capsule neural network

Üdvözlöm, Ön a capsule neural network szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a capsule neural network szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a capsule neural network szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a capsule neural network szóról tudni kell, itt található. A capsule neural network szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Acapsule neural network és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

capsule neural network (tsz. capsule neural networks)

  1. (informatika, mesterséges intelligencia) A Capsule Neural Network (röviden: CapsNet) egy mély tanulási architektúra, amelyet Geoffrey Hinton és munkatársai vezettek be 2017-ben. A célja, hogy leküzdje a hagyományos konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) korlátait, különösen az objektumok pozícióinak, orientációinak és hierarchikus viszonyainak felismerésében.



🎯 Mi a probléma a hagyományos CNN-ekkel?

A CNN-ek kiválóan detektálják, hogy mi van egy képen, de kevésbé pontosak abban, hogy hol és milyen orientációban van az adott objektum. Ez azért van, mert:

  • Max-pooling műveletek eldobhatják a térbeli viszonyokat
  • Nincs valódi reprezentáció az objektumok részeinek kapcsolatáról



🧠 Mi az a “Capsule”?

Egy capsule nem egyetlen neuron, hanem egy neuroncsoport, amely:

  • Vektor (vagy mátrix) formában kódolja az információt (nem csak skalárt!)
  • A vektor hossza az adott entitás jelenlétének valószínűségét mutatja
  • A vektor iránya az entitás állapotát (pl. pozíció, skála, dőlésszög) kódolja

Ezáltal a hálózat “tudja”, hogyan néz ki az objektum, és képes felismerni különböző pozíciókban vagy nézőpontból is.



🏗️ Hálózati felépítés

A tipikus Capsule Network két fő rétegből áll:

  1. Primary Capsules (elsődleges kapszulák):
    • Vektoros kimeneteket hoznak létre konvolúciós rétegek után
  2. Digit Capsules (vagy más objektum-szintű kapszulák):
    • A magasabb szintű entitásokat (pl. számjegyek) reprezentálják
    • A dynamic routing módszerrel tanulják meg, hogy melyik alacsonyabb szintű kapszulát vegyék figyelembe



🔁 Dynamic Routing

Ez egy tanulható figyelemmechanizmus, amely meghatározza, hogy egy kapszula mennyire “bízik meg” egy másik kapszulában.

  • Ahelyett, hogy fix kapcsolat lenne az alacsonyabb és magasabb szint között, a routing dinamikusan súlyozza őket.
  • Ez lehetővé teszi a kompozicionális hierarchiák tanulását (pl. szem → arc → fej).



📈 Előnyök a CNN-ekkel szemben

Jellemző CNN CapsNet
Térbeli információ Gyenge Erős
Pooling Igen (elveti az infót) Nem szükséges
Pozíció-invariancia Részben Irány-invariancia (tudja a pozíciót)
Robusztusság torzításra Alacsony Magas
Minta-méret igény Nagy Kisebb adathalmazon is jól tanulhat



📊 Példák és eredmények

A Hinton-féle első CapsNet modell:

  • MNIST kézírott számfelismerésben 0.25% hibaarányt ért el
  • Javította a generalizációt torzított vagy részleges bemenetekre
  • A hálózat vizuálisan is értelmezhető volt: módosított bemeneti képek alapján a vektorok eltolódtak, de a predikció megmaradt



⚠️ Kihívások

  • Számításigény: Dynamic Routing több iterációt igényel
  • Skálázhatóság: nagyobb és összetettebb adatbázisokon (pl. ImageNet) még nem bizonyított
  • Kísérleti stádiumban van – még kevés az ipari alkalmazás



🧩 TL;DR

A Capsule Neural Network egy új neurális hálózati architektúra, ahol a neuronok csoportjai (kapszulák) nemcsak egy osztály valószínűségét, hanem annak térbeli és hierarchikus állapotát is kódolják. Ezáltal pontosabb és robosztusabb felismerést nyújt a hagyományos CNN-ekhez képest.