КАПСУЛЬНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ

Abstract

Listen

Translate article

Предметом вивчення є історія становлення та розвиток теорії нейронних мереж, сучасні підходи до проблем розпізнавання та класифікації зображень. Особлива увага приділяється якісному огляду капсульних та згорткових нейронних мереж, принципів їх роботи та визначення основних відмінностей. Метою роботи є аналіз сучасного стану досліджень нейронних мереж та можливих перспектив розвитку цієї галузі. Завдання: проаналізувати історичний розвиток теорії нейронних мереж. Провести порівняння між типами нейронних мереж, що базуються на концепції глибокого навчання: згортковими та капсульними. Методом проведення дослідження є аналіз сучасної літератури та основних тенденцій розвитку глибокого навчання. Результатами проведеного дослідження є виявлення значущих відкриттів, що вплинули на розвиток нейронних мереж. Функціонування нейронних мереж базується на роботі нервової системи біологічних організмів. Зокрема, це принцип активності біологічного нейрону, ансамблі нейронів, виявлення «простих клітин» у зоровій корі мозку. На даний момент найбільший розвиток мають нейронні мережі, що засновані на концепції глибокого навчання, яка дозволяє багатошаровим обчислювальним моделям вивчати дані з кількома рівнями абстракції. Згорткові мережі, що використовують цю концепцію досягли значних успіхів у розпізнаванні зображень, відео та аудіо. Рекурентні мережі виявилися кращі у аналізі тексту та мови. Згорткові нейронні мережі маються низку недоліків, на яких наголошено у роботі. Капсульні нейронні мережі є вдосконаленням концепції згорткових нейронних мереж. В їх основі покладено «капсули», які призначені для виявлення характеристик об’єкта. Капсули як група нейронів характеризуються вектором активації. Запропонований відомими ученими векторний підхід дозволяє врахувати поворот та трансляцію об’єктів. Капсульні нейронні мережі потребують значно меншу навчальну вибірку, ніж згорткові. У висновках роботи визначаються основні перспективи розвитку теорії нейронних мереж, а також можливий стрімкий розвиток неконтрольованого навчання нейронних мереж. Наголошується на важливості критичного аналізу проблем нейронних мереж як вирішального фактору їх майбутнього розвитку.