Capsule neural network とは

Capsule Neural Network(CapsNet)は、階層関係をよりよくモデル化するために使用できる人工ニューラルネットワーク(ANN)の一種である機械学習システムです。このアプローチは、生物学的神経組織をより詳細に模倣しようとする試みである。
この概念は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にカプセルと呼ばれる構造を追加し、それらのカプセルのいくつかからの出力を再利用して高次カプセルの表現をより安定に(様々な摂動に関して)形成することである。出力は、観測の確率とその観測のポーズからなるベクトルです。このベクトルは、たとえばCNNでのローカリゼーションで分類を行う場合に行われるものと同様です。
他の利点の中で、カプネットは画像認識における「ピカソの問題」に対処している:全ての正しい部分を有するが、正しい空間的関係にない画像(例えば、「顔」で、口の位置と1つの目が切り替えられる)。画像認識のために、カプネットは、視点の変化がピクセルレベルで非線形効果を有するが、パーツ/オブジェクトレベルで線形効果を有するという事実を利用する。これは、複数の部品のオブジェクトのレンダリングを反転することと比較することができます。