CapsNet

CapsNet(Capsule Network)은 CNN(Convolutional Neural Networks)의 대안으로 2017년에 제안된 인공 신경망입니다. CapsNets의 주요 특징은 신경망의 뉴런과 유사한 "캡슐" 계층 네트워크를 사용한다는 것입니다. 이 캡슐은 뉴런의 선형 조합, 즉 이미지 내 객체의 속성을 인코딩하는 "벡터"로 구성됩니다. CapsNet은 기존 CNN보다 더 적은 수의 매개변수를 요구하므로 더 효율적이며 더 적은 수의 매개변수로 경쟁력 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

CapsNet의 기본 구조는 인코딩 레이어와 디코딩 레이어의 두 가지 개별 부분으로 구성됩니다. 첫 번째는 이미지에 있는 객체의 속성(방향, 색상 등)을 벡터로 인코딩합니다. 그런 다음 이 벡터는 디코딩 계층으로 전달되며, 여기서 정보는 해당 구성 요소로부터 이미지를 재구성하는 데 사용됩니다. 이 프로세스는 인간의 두뇌가 시각적 데이터를 처리하는 방식을 모방하며 이미지 분할, 객체 감지, 이미지 분류 등 다양한 작업에 사용될 수 있습니다.

CapsNet은 더 효율적일 뿐만 아니라 이미지의 개체를 식별하고 인식하는 데에도 더 안정적입니다. 벡터는 이미지의 위치와 독립적이므로 다양한 위치, 방향 또는 배율로 개체를 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 이로 인해 다양한 환경 조건에 직면했을 때 CapsNet이 CNN보다 더 강력해졌습니다.

이러한 장점에도 불구하고 CapsNet은 복잡성과 추가 연구 개발의 필요성으로 인해 여전히 업계에서 사용되지 않습니다. 그럼에도 불구하고 CapsNet은 CNN의 유망한 대안으로 여겨지며 향후 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.