Title:Dynamic Routing Between Capsules
Authors:Sara Sabour,Nicholas Frosst,Geoffrey E Hinton
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概要:カプセルは、活動ベクトルがオブジェクトやオブジェクト部分などの特定のタイプのエンティティのインスタ アクティビティベクトルの長さを使用して、エンティティが存在する可能性を表し、その方向を使用してインスタンス化パラメータを表します。 あるレベルの活性カプセルは、より高いレベルのカプセルのインスタンス化パラメータについて、viatransformation行列を予測します。 複数の予測が一致すると、より高いレベルのカプセルがアクティブになります。 我々は、識別的に訓練された、多層カプセルシステムは、MNIST上の最先端の性能を達成し、非常に重複する桁を認識する際に畳み込みネットよりもかなり優れていることを示しています。 これらの結果を達成するために、反復的なrouting-by-agreementメカニズムを使用します: 低レベルカプセルは、その出力を高レベルカプセルに送信することを好み、そのactivityvectorsは、低レベルカプセルからの予測を伴う大きなスカラー積を有する。
被験者: | コンピュータビジョンとパターン認識(cs.CV) |
次のように引用: | arXiv:1710.09829 |
(またはarXiv:このバージョンの場合は1710.09829v2) |