カプセル ネットワークは従来のニューラル ネットワークに取って代わるか?

過去数年間の人工知能の成功は、ディープ ニューラル ネットワークに直接起因する可能性があります。画像認識からスマート サーモスタット、自動運転車まで、AI はスマートフォンを含むあらゆるものにアクセスできます。それが、ユニバーサルニューラルネットがどのようになったかです。ただし、このシステムの重要な原則の一部が、AI が直面する主要な問題を克服できない可能性があるという懸念が高まっています。これは、「従来の」ニューラル ネットワークが市場から姿を消し、最先端のもの、つまり「カプセル」ニューラル ネットワークに取って代わられる可能性があることを意味します。

従来型/人工ニューラル ネットワークとは何か、またそのしくみは?

学生時代、あなたは脳の単一の生物学的ニューロンのシミュレーションを検討したに違いありません。様々な方向から情報が流れ、ニューロンに蓄積・処理され、そこから結果が流出する過程を解説しています。このプロセスにより、ニューロンは以前に学習したパターンに基づいて反応することができます。科学は、生物学的ニューロンのような情報を処理する構造を作成することによって、このプロセスを複製しました。代わりに、技術的なニューラル ネットワークは数学的ベースであり、情報は人工ニューロンを通過し、そこから結果が流出します。このプロセスは数式になり、単純な問題を解決するために使用されます。

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脳に関して言えば、人工ニューロン ネットワークの力がネットワークのセットを層状に接続しています。それらを層状につなぐと、数式は多次元多項式のようなものになります。これにより、3D ソリューション サーフェスのような複雑な問題を発見し、解決して、私たちの利益のために使用することができます。前と同じように、情報が流入して結果が流出しますが、今回は第 2 層を流れる入力が第 1 層の出力です。単一層に対するこの正確な手順は、ニューラル ネットワークの各層に対して単純に繰り返されます。これが人工ニューラル ネットワークのしくみです。

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Capsule Network とその仕組みは?

これは、カプセルで構成された新しい種類のニューラル ネットワークです。ここでは、各ニューロンの小さなクラスターが特定の部分に接続されています。この概念を理解するには、それぞれのニューロンに接続されたさまざまなコンポーネントで構成される図を想像してください。各ニューロンの活動は、画像の構成要素の特性を決定し、各カプセルは単一の構成要素を認識する責任があります。

出典:robohub

カプセル ネットワークはニューロンのグループのネットワークであり、各ニューロンは画像の独立した識別可能なエンティティを表します。 Capsule Network は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の不備を克服するために構築されています。たとえば、カプセル ネットワークは、画像内の各コンポーネントの向き、位置特定、および正確な位置を指定しますが、これは従来のニューラル ネットワークにはありません。

カプセルネットワークの応用

従来のニューラル ネットワークの主な制限は、コンピューター ビジョンです。 Capsule Network はこの問題を解決することを目指しています。実際、Capsule Network を開発する全体的なアイデアは、この問題を解決することです。

従来のニューラル ネットワークは現在、データの少ない画像を認識したり、画像内のコンポーネント間の文脈上の偶発性を検出したりする際に問題に直面しています。 Capsule Network は、ここで問題を解決できます。

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従来のニューラル ネットワークは膨大な量のデータ ソースを使用して学習しますが、カプセル ネットワークの調整は異なります。

Capsule, Network は従来のニューラル ネットワークの脱却を約束すると宣言する人もいますが、多くの研究者は、これらのネットワークがうまく機能しない可能性があるアプリケーションの範囲を指摘しています。それまでは、ただ待って見守るしかありません。これはすべてニューラル ネットワークに関するものです。何か共有したいことがあれば、下のセクションにコメントしてください。