キャップスネット

CapsNet（Capsule Network）は、CNN（Convolutional Neural Network）に代わるものとして2017年に提唱された人工ニューラルネットワークである。CapsNetの主な特徴は、ニューラルネットワークのニューロンに類似した「カプセル」の層を重ねたネットワークを採用していることだ。これらのカプセルはニューロンの線形結合、つまり「ベクトル」で構成され、画像内のオブジェクトの属性をエンコードする。従来のCNNよりも少ない数のパラメータを必要とすることで、CapsNetsはより効率的で、より少ないパラメータで競争力のある結果を得ることができる。

CapsNetの基本構造は、エンコーディング層とデコーディング層の2つから構成される。最初のエンコーディング層は、画像内のオブジェクトの属性（向き、色など）をベクトルにエンコードする。このベクトルは次にデコード層に渡され、そこでその情報を使って画像を構成要素から再構成する。このプロセスは、人間の脳が視覚データを処理する方法を模倣しており、画像分割、物体検出、画像分類など、さまざまなタスクに利用できる。

より効率的であることに加え、CapsNetsは画像内のオブジェクトを識別・認識する際の信頼性も高い。ベクトルは画像内の位置に依存しないため、複数の位置、向き、スケールの物体を認識するのに使用できる。このため、様々な環境条件に直面した場合、CapsNetsはCNNよりもロバストになる。

このような利点があるにもかかわらず、CapsNetsはその複雑さとさらなる研究開発の必要性から、産業での利用にはまだほど遠い。とはいえ、CapsNetsはCNNに代わる有望な手法と考えられており、今後数年間、人工知能の分野でより大きな役割を果たすと期待されている。