En kapsel är en grupp neuroner vars aktivitetsvektorn representerar instantieringsparametrarna för en viss typ av entitet såsom ett objekt eller en objektdel. Vi använder aktivitetsvektorns längd för att representera sannolikheten för att enheten existerar och dess orientering för att representera momentiationsparametrarna. Aktiva kapslar på en nivå gör förutsägelser, via transformationsmatriser, för instantieringsparametrarna för kapslar på högre nivå. När flera förutsägelser är överens, en högre nivå kapsel blir aktiv. Vi visar att ett dikriminativt utbildat kapselsystem i flera lager uppnår toppmoderna prestanda på MNIST och är betydligt bättre än ett konvolutionellt nät när det gäller att känna igen mycket överlappande siffror. För att uppnå dessa resultat använder vi en iterativ routing-by-agreement mekanism: En lägre nivå kapsel föredrar att skicka sin utgång till högre nivå kapslar vars aktivitet vektorer har en stor skalar produkt med förutsägelsen kommer från den lägre nivån kapsel.
Sabour m.fl. REF föreslog att man skulle använda en grupp neuroner som namngav en kapsel för att representera instantieringsparametrarna för en viss typ av enhet, t.ex. ett objekt och en objektdel.
Dynamic Routing Between Capsules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}