CapsNet

CapsNet (Kapsül Ağı), 2017 yılında Evrişimsel Sinir Ağlarına (CNN'ler) alternatif olarak önerilen bir yapay sinir ağıdır. CapsNets'in temel özelliği, bir sinir ağındaki nöronlara benzeyen "kapsül" katmanlarından oluşan bir ağ kullanmasıdır. Bu kapsüller, nöronların doğrusal bir kombinasyonundan veya bir görüntü içindeki bir nesnenin niteliklerini kodlayan bir "vektörden" oluşur. Geleneksel CNN'lere göre daha az sayıda parametre gerektiren CapsNets daha verimlidir ve daha az parametre ile rekabetçi sonuçlar elde edebilir.

Bir CapsNet'in temel yapısı, kodlama katmanı ve kod çözme katmanı olmak üzere iki farklı bölümden oluşur. İlki, görüntüdeki bir nesnenin niteliklerini (yönü, rengi vb.) bir vektöre kodlar. Bu vektör daha sonra kod çözme katmanına aktarılır ve burada bilgi, görüntüyü bileşenlerinden yeniden yapılandırmak için kullanılır. Bu süreç insan beyninin görsel verileri işleme şeklini taklit eder ve görüntü segmentasyonu, nesne tespiti ve görüntü sınıflandırması gibi çeşitli görevler için kullanılabilir.

CapsNets daha verimli olmasının yanı sıra, bir görüntüdeki nesneleri tanımlama ve tanıma konusunda da daha güvenilirdir. Vektörler görüntüdeki konumdan bağımsız olduğundan, bir nesneyi birden fazla konumda, yönde veya ölçekte tanımak için kullanılabilirler. Bu, CapsNets'i çeşitli çevresel koşullarla karşı karşıya kaldığında CNN'lerden daha sağlam hale getirir.

Bu avantajlarına rağmen CapsNets, karmaşıklığı ve daha fazla araştırma ve geliştirme ihtiyacı nedeniyle endüstride kullanılmaktan hala uzaktır. Yine de CapsNets, CNN'lere umut verici bir alternatif olarak görülmekte ve önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zeka alanında daha büyük bir rol oynaması beklenmektedir.