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.
På senare tid har ytterligare arbete på kapslar REF fått viss uppmärksamhet för att uppnå toppmodern prestanda på MNIST, med ett grunt Capsule Network med hjälp av en algoritm som heter Dynamic routing.
Dynamic Routing Between Capsules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}