SeterusnyaPanduan seterusnya
Rangkaian Lebuhraya dan Langkau Sambungan
Teknikal
PANDUAN Teknikal
Rangkaian Kapsul
Rangkaian kapsul ialah seni bina saraf yang mengelompokkan neuron ke dalam 'kapsul' yang mengekodkan vektor sama ada ciri wujud dan posenya (kedudukan, orientasi, skala).
Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min
Pada halaman ini2 min dibaca
Gambaran keseluruhan
Mereka bertujuan untuk membetulkan buta teras dalam rangkaian konvolusi standard: kehilangan jejak hubungan ruang antara bahagian.
Menyelam dalam
Dicadangkan oleh Geoffrey Hinton, Sara Sabour, dan Nicholas Frosst pada 2017, rangkaian kapsul menggantikan output neuron skalar dengan vektor. Panjang vektor mewakili kebarangkalian bahawa entiti (seperti mata atau hidung) hadir, manakala orientasinya mengekod parameter pose. Kapsul peringkat rendah meramalkan pose kapsul peringkat lebih tinggi melalui matriks transformasi, dan proses yang dipanggil penghalaan mengikut perjanjian dinamik memutuskan ramalan yang perlu dipercayai. Apabila beberapa bahagian-kapsul bersetuju pada keseluruhan yang sama, penghalaan mengukuhkan sambungan itu. CapsNet yang asal mencapai keputusan yang kukuh pada MNIST dan sangat teguh kepada pertindihan digit dan transformasi afin, menangani 'masalah Picasso' di mana CNN menerima ciri muka yang bercampur aduk sebagai wajah yang sah.
Pelaksanaan Dunia Sebenar
Mengelaskan digit tulisan tangan pada MNIST sambil membina semula input daripada vektor kapsul, menunjukkan parameter pose adalah bermakna.
Mengasingkan dua digit bertindih (tugas MultiMNIST) dengan membahagikan piksel mana yang dimiliki oleh entiti mana.
Penyelidikan pengimejan perubatan menggunakan kapsul untuk mengesan nodul paru-paru atau tumor otak di mana hubungan spatial bahagian-keseluruhan penting.
Mengecam objek dari sudut pandangan baru dengan contoh latihan yang lebih sedikit, memanfaatkan kesetaraan sudut pandangan terbina dalam seni bina.
Masa Depan Rangkaian Kapsul
Rangkaian kapsul kekal sebagai hala tuju penyelidikan berbanding piawaian yang digunakan, sebahagian besarnya kerana penghalaan dinamik adalah mahal dari segi pengiraan dan berskala buruk kepada imej besar seperti ImageNet. Kerja kemudiannya meneroka penghalaan EM (Kapsul Matriks) dan penghalaan berasaskan perhatian sendiri untuk meningkatkan kecekapan. Memandangkan minat terhadap kesetaraan, kecekapan sampel dan hierarki bahagian keseluruhan yang boleh ditafsir berkembang, idea kapsul terus mempengaruhi penyelidikan, termasuk cadangan GLOM Hinton yang kemudiannya, walaupun Transformers mendominasi visi arus perdana.
Mempraktikkannya
Mengapa ia penting
- Kos dan bajet. Keputusan seni bina memacu prestasi dan kos operasi selama bertahun-tahun.
- Keputusan yang lebih jelas. Pendidikan teknikal membantu pasukan memilih timbunan yang betul, bukan hanya yang terbaharu.
- Kawalan kualiti. Pilihan kejuruteraan yang lebih baik mengurangkan insiden kebolehpercayaan dalam pengeluaran.
Berhati-hati untuk
- Mengoptimumkan satu penanda aras boleh menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.
- Kos infrastruktur dan penyelenggaraan sering dipandang remeh.
- Jurang keselamatan dan pemerhatian boleh berkembang apabila sistem menjadi lebih kompleks.
Langkah seterusnya
- Tentukan sasaran kependaman, kualiti dan kos sebelum pelaksanaan.
- Penanda aras di bawah beban realistik dan keadaan data.
- Pemantauan instrumen untuk ralat, drift dan kesan pengguna.
- Sediakan laluan balik dan tindak balas insiden sebelum penskalaan.
Teruskan Meneroka
Newsletter percuma
Dapatkan taklimat AI harian
Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.
Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.
Uji diri anda
Take the Capsule Networks quiz
Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.
Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma
Soalan lazim
Apakah Rangkaian Kapsul?
Rangkaian kapsul ialah seni bina saraf yang mengelompokkan neuron ke dalam 'kapsul' yang mengekodkan vektor sama ada ciri wujud dan posenya (kedudukan, orientasi, skala). Mereka bertujuan untuk membetulkan buta teras dalam rangkaian konvolusi standard: kehilangan jejak hubungan ruang antara bahagian.
Dalam rangkaian kapsul, apakah yang diwakili oleh PANJANG vektor keluaran kapsul?
Panjang vektor (magnitud) mengekodkan kebarangkalian entiti itu wujud, manakala orientasinya mengekod parameter pose seperti kedudukan dan putaran.
Apakah masalah dengan CNN standard yang direka khusus untuk ditangani oleh rangkaian kapsul?
CNN dengan penghimpunan maksimum membuang perhubungan ruang yang tepat, jadi wajah dengan ciri yang salah letak masih boleh mendapat markah yang tinggi. Ini adalah kapsul 'masalah Picasso' yang cuba diperbaiki.
Apakah nama algoritma yang menentukan kapsul peringkat rendah yang disambungkan kepada kapsul peringkat lebih tinggi yang mana?
Peruntukan-demi-perjanjian dinamik secara berulang mengukuhkan hubungan antara kapsul yang ramalannya bersetuju dengan keluaran kapsul yang lebih tinggi.
Siapa yang memperkenalkan rangkaian kapsul dengan penghalaan dinamik pada 2017?
Kertas kerja 'Dynamic Routing Between Capsules' 2017 telah dikarang oleh Sara Sabour, Nicholas Frosst, dan Geoffrey Hinton.
Apakah tujuan fungsi 'skuasy' dalam rangkaian kapsul?
Ketaklinieran skuasy mengecilkan vektor pendek ke arah sifar dan mengehadkan vektor panjang menghampiri panjang satu, jadi magnitud boleh dibaca sebagai kebarangkalian sementara orientasi (pose) dikekalkan.
Teruskan belajar
Panduan berkaitan
Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini