कैप्सनेट

कैप्सनेट (कैप्सूल नेटवर्क) एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जिसे 2017 में कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के विकल्प के रूप में प्रस्तावित किया गया था। कैप्सनेट्स की मुख्य विशेषता यह है कि वे "कैप्सूल" की परतों का एक नेटवर्क नियोजित करते हैं जो तंत्रिका नेटवर्क में न्यूरॉन्स के अनुरूप होते हैं। ये कैप्सूल न्यूरॉन्स या "वेक्टर" के एक रैखिक संयोजन से बने होते हैं, जो एक छवि के भीतर किसी वस्तु की विशेषताओं को एनकोड करता है। पारंपरिक सीएनएन की तुलना में कम संख्या में मापदंडों की आवश्यकता के कारण, कैप्सनेट अधिक कुशल हैं और कम मापदंडों के साथ प्रतिस्पर्धी परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

कैप्सनेट की मूल संरचना दो अलग-अलग भागों से बनी है, एन्कोडिंग परत और डिकोडिंग परत। पहला किसी छवि में किसी ऑब्जेक्ट की विशेषताओं (उसकी अभिविन्यास, रंग, और इसी तरह) को एक वेक्टर में एन्कोड करता है। फिर इस वेक्टर को डिकोडिंग परत में भेज दिया जाता है, जहां जानकारी का उपयोग इसके घटकों से छवि को फिर से बनाने के लिए किया जाता है। यह प्रक्रिया मानव मस्तिष्क द्वारा दृश्य डेटा को संसाधित करने के तरीके की नकल करती है और इसका उपयोग छवि विभाजन, वस्तु का पता लगाने और छवि वर्गीकरण जैसे विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है।

अधिक कुशल होने के अलावा, कैप्सनेट किसी छवि में वस्तुओं को पहचानने और पहचानने में भी अधिक विश्वसनीय हैं। चूँकि वेक्टर छवि में स्थिति से स्वतंत्र होते हैं, इसलिए उनका उपयोग किसी वस्तु को कई स्थितियों, अभिविन्यासों या पैमानों में पहचानने के लिए किया जा सकता है। यह विभिन्न पर्यावरणीय परिस्थितियों का सामना करने पर कैप्सनेट को सीएनएन से अधिक मजबूत बनाता है।

इन फायदों के बावजूद, कैप्सनेट अभी भी अपनी जटिलता और आगे के अनुसंधान और विकास की आवश्यकता के कारण उद्योग में उपयोग से दूर हैं। फिर भी, कैप्सनेट को सीएनएन के एक आशाजनक विकल्प के रूप में देखा जाता है और अगले कुछ वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में बड़ी भूमिका निभाने की उम्मीद है।