Licence CC 0

Ressource : capsule networks (en anglais)

Publié :
Auteur :
Catégories :
Temps de lecture estimé à moins d'une minute.

Aujourd’hui1, les réseaux de neurones convolutionnels (convolutional neural networks, CNN) représentent l’état de l’art pour tout ce qui est analyse d’image.

Pourtant, Geoffrey Hinton, considéré comme un des pères du deep learning2, remet en question leur principe de fonctionnement. Il y a peu3, il a publié un papier avec Sara Sabour et Nicholas Frosst, deux autres membres du projet Google Brain, présentant un subsitut potentiel aux CNNs : les capsule networks.

J’ai consulté plusieurs ressources sur le sujet et les suivantes me semblent de qualité et tout à fait complémentaires.

  1. What is wrong with convolutional neural nets?
  2. How do CapsNets work?
  3. How to implement CapsNets using TensorFlow

  1. Novembre 2017.  

  2. En anglais, on le qualifie de godfather of deep learning. Ce n’est bien sûr pas un argument d’autorité mais je pense que c’est tout de même en faveur de la suggestion exposée. 

  3. Le 26 octobre 2017 précisément. 



1 commentaire

Merci pour l’info, je vais y jeter un œil ! Pour mon TIPE, j’utilise un CNN pour faire de l’analyse de texte (Word2Vec + CNN), il serait rigolo de voir ce que ça donnerait de remplacer mon CNN par un capsule network.

Édité par mehdidou99

Plus on apprend, et, euh… Plus on apprend.

+0 -0
Vous devez être connecté pour pouvoir poster un message.
Connexion

Pas encore inscrit ?

Créez un compte en une minute pour profiter pleinement de toutes les fonctionnalités de Zeste de Savoir. Ici, tout est gratuit et sans publicité.
Créer un compte