Vi presenterar grupp equivariant kapselnätverk, en ram för att införa garanterad equivariance och invariance egenskaper till kapseln nätverk idé. Vårt arbete kan delas in i två bidrag. För det första presenterar vi en allmän routing genom avtal algoritm definieras på delar av en grupp och visar att likformighet av utdata utgör vektorer, liksom invarians av utdata aktiveringar, hålla under vissa villkor. För det andra kopplar vi samman de resulterande equivarianta kapselnäten med arbete från området för gruppkonvolutionella nätverk. Genom denna anslutning ger vi intuitioner om hur båda metoderna relaterar och kan kombinera styrkan i båda tillvägagångssätten i en djup neural nätverksarkitektur. Det resulterande ramverket möjliggör sparsam utvärdering av koncernens konvolutionsoperatör, ger kontroll över specifika likformighets- och variationsegenskaper, och kan använda routing genom överenskommelse i stället för poolning. Dessutom är det möjligt att ge tolkningsbara och likvärdiga representation vektorer som utgång kapslar, som löses bevis på objektet existens från dess pose.
Lensen m.fl. REF införde garanterade likvärdiga och föränderliga egenskaper för kapselnät genom användning av gruppkonvolutioner.
Group Equivariant Capsule Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}