Capsule networks

Capsule Networks sind ein relativ neues Konzept in der Welt des maschinellen Lernens, das 2017 von Geoffrey Hinton und seinen Kollegen vorgestellt wurde. Das Ziel der Capsule Networks ist es, die Einschränkungen von herkömmlichen neuronalen Netzwerken zu überwinden, indem sie die räumliche Struktur von Objekten berücksichtigen und dadurch eine bessere Objekterkennung ermöglichen.

Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzwerken, die nur einfache Neuronen verwenden, verwenden Capsule Networks sogenannte Capsules, die mehrere Neuronen in einer Gruppe zusammenfassen. Diese Capsules sind so konzipiert, dass sie eine interne Repräsentation eines bestimmten Objekts oder Merkmals erstellen können, indem sie Informationen über die Position, Skalierung, Rotation und andere Eigenschaften des Objekts oder Merkmals erfassen.

Die Verwendung von Capsules ermöglicht es den Capsule Networks, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Merkmalen eines Objekts oder zwischen verschiedenen Objekten innerhalb einer Szene zu modellieren. Auf diese Weise können Capsule Networks die räumliche Struktur von Objekten besser erfassen und somit eine bessere Objekterkennung und -klassifikation ermöglichen.

Capsule Networks sind noch relativ neu und es wird noch viel Forschung betrieben, um ihre Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit zu erforschen. Trotzdem zeigen erste Ergebnisse vielversprechende Fortschritte in der Objekterkennung, Bildverarbeitung und sogar in der Spracherkennung.