InayofuataMwongozo unaofuata
Mitandao ya Barabara Kuu na Ruka Viunganisho
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Mitandao ya Capsule
Mitandao ya kapsuli ni usanifu wa neva ambao hupanga nyuroni kuwa 'kapsuli' ambazo vekta zinazotoa husimba kama kipengele kipo na mkao wake (nafasi, mwelekeo, mizani).
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
They aim to fix a core blindness in standard convolutional networks: losing track of spatial relationships between parts.
Dive ya kina
Iliyopendekezwa na Geoffrey Hinton, Sara Sabour, na Nicholas Frosst mnamo 2017, mitandao ya kapsuli inachukua nafasi ya pato la neuron ya scalar na vekta. Urefu wa vekta unawakilisha uwezekano wa kuwa huluki (kama jicho au pua) iko, huku usimbaji wa mwelekeo wake ukitoa vigezo. Vidonge vya kiwango cha chini hutabiri mkao wa kapsuli za kiwango cha juu kupitia matriki ya mageuzi, na mchakato unaoitwa dynamic routing-by-agreement huamua ni ubashiri upi wa kuamini. Wakati vidonge vingi vya sehemu vinapokubaliana juu ya kitu kimoja, uelekezaji huimarisha muunganisho huo. CapsNet asili ilipata matokeo dhabiti kwenye MNIST na ilikuwa thabiti zaidi kwa tarakimu zinazopishana na kuambatanisha mabadiliko, ikishughulikia 'tatizo la Picasso' ambapo CNNs hukubali vipengele vya uso vilivyochanganyikana kama uso halali.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kuainisha tarakimu zilizoandikwa kwa mkono kwenye MNIST huku ukitengeneza upya ingizo kutoka kwa vidhibiti vya kapsuli, kuonyesha vigezo vya mkao vina maana.
Kutenganisha tarakimu mbili zinazopishana (kazi ya MultiMNIST) kwa kugawanya pikseli zipi ni za huluki gani.
Utafiti wa taswira ya kimatibabu kwa kutumia kapsuli ili kugundua vinundu vya mapafu au uvimbe wa ubongo ambapo uhusiano wa anga wa sehemu nzima ni muhimu.
Kutambua vitu kutoka kwa mitazamo ya riwaya na mifano michache ya mafunzo, kutumia usawa wa mtazamo uliojumuishwa wa usanifu.
Mustakabali wa Mitandao ya Kibonge
Mitandao ya kapsuli inasalia kuwa mwelekeo wa utafiti zaidi kuliko kiwango kilichowekwa, kwa sababu uelekezaji dhabiti ni ghali kikokotoa na hulinganishwa vibaya na picha kubwa kama ImageNet. Baadaye kazi iligundua uelekezaji wa EM (Vidonge vya Matrix) na uelekezaji unaotegemea umakini ili kuboresha ufanisi. Kadiri nia ya usawazishaji, ufanisi wa sampuli, na madaraja yanayoweza kufasirika yanavyozidi kuongezeka, mawazo ya kapsuli yanaendelea kuathiri utafiti, ikiwa ni pamoja na pendekezo la baadaye la GLOM la Hinton, hata vile Transfoma hutawala maono ya kawaida.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
- Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
- Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Hatua zinazofuata
- Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
- Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
- Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
- Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the Capsule Networks quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Capsule Networks?
Mitandao ya kapsuli ni usanifu wa neva ambao hupanga nyuroni kuwa 'kapsuli' ambazo vekta zinazotoa husimba kama kipengele kipo na mkao wake (nafasi, mwelekeo, mizani). Zinalenga kurekebisha upofu wa kimsingi katika mitandao ya kawaida ya kubadilisha: kupoteza uhusiano wa anga kati ya sehemu.
Katika mtandao wa kapsuli, UREFU wa vekta ya pato la kapsuli unawakilisha nini?
Urefu wa vekta (ukubwa) husimba uwezekano wa kuwa huluki ipo, ilhali usimbaji wa mwelekeo wake huweka vigezo kama vile nafasi na mzunguko.
Ni tatizo gani na CNN za kawaida ambazo mitandao ya kapuli iliundwa mahsusi kushughulikia?
CNN zilizo na mkusanyiko wa juu zaidi hutupa uhusiano sahihi wa anga, ili uso ulio na vipengele visivyofaa bado unaweza kupata alama za juu. Hili ndilo kapsuli za 'Tatizo la Picasso' hujaribu kurekebisha.
Je, jina la algorithm inayoamua ni vidonge vipi vya kiwango cha chini vinavyounganishwa na vidonge vya kiwango cha juu?
Uelekezaji-kwa-makubaliano unaobadilika mara kwa mara huimarisha miunganisho kati ya vidonge ambavyo ubashiri wake unakubaliana na matokeo ya juu zaidi ya kapsuli.
Ni nani aliyeanzisha mtandao wa kibonge na uelekezaji wa nguvu mnamo 2017?
Karatasi ya 2017 ya 'Dynamic Routing Between Capsules' iliandikwa na Sara Sabour, Nicholas Frosst, na Geoffrey Hinton.
Ni nini madhumuni ya kazi ya 'boga' katika mtandao wa kapsuli?
Ubuyu usio na mstari hupunguza vekta fupi kuelekea sifuri na kufunika vekta ndefu karibu na urefu wa kwanza, kwa hivyo ukubwa unaweza kusomwa kama uwezekano huku uelekeo (pozi) ukihifadhiwa.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii