CapsNet, kependekan dari Capsule Network, adalah arsitektur jaringan saraf revolusioner yang dirancang untuk mengatasi beberapa keterbatasan jaringan saraf konvolusional (CNN) tradisional dalam memproses hubungan spasial hierarki dan variasi sudut pandang dalam gambar. Diusulkan oleh Geoffrey Hinton dan timnya pada tahun 2017, CapsNet telah mendapatkan perhatian yang signifikan karena potensinya untuk meningkatkan pengenalan gambar, deteksi objek, dan tugas estimasi pose.
Sejarah asal usul CapsNet dan penyebutan pertama kali
Capsule Networks pertama kali diperkenalkan dalam makalah penelitian berjudul “Dynamic Routing Between Capsules,” yang ditulis oleh Geoffrey Hinton, Sara Sabour, dan Geoffrey E. Hinton pada tahun 2017. Makalah ini menguraikan keterbatasan CNN dalam menangani hierarki spasial dan perlunya pendekatan baru. arsitektur yang dapat mengatasi kekurangan ini. Capsule Networks disajikan sebagai solusi potensial, menawarkan pendekatan pengenalan gambar yang lebih terinspirasi secara biologis.
Informasi lengkap tentang CapsNet. Memperluas topik CapsNet
CapsNet memperkenalkan unit saraf tipe baru yang disebut “kapsul”, yang dapat mewakili berbagai properti suatu objek, seperti orientasi, posisi, dan skala. Kapsul ini dirancang untuk menangkap berbagai bagian objek dan hubungannya, sehingga memungkinkan representasi fitur yang lebih kuat.
Tidak seperti jaringan saraf tradisional yang menggunakan keluaran skalar, kapsul mengeluarkan vektor. Vektor-vektor ini berisi besaran (probabilitas keberadaan entitas) dan orientasi (keadaan entitas). Hal ini memungkinkan kapsul untuk menyandikan informasi berharga tentang struktur internal suatu objek, menjadikannya lebih informatif daripada neuron individual di CNN.
Komponen utama CapsNet adalah mekanisme “perutean dinamis”, yang memfasilitasi komunikasi antar kapsul di lapisan berbeda. Mekanisme perutean ini membantu menciptakan hubungan yang lebih kuat antara kapsul tingkat rendah (mewakili fitur dasar) dan kapsul tingkat tinggi (mewakili fitur kompleks), sehingga mendorong generalisasi yang lebih baik dan invariansi sudut pandang.
Struktur internal CapsNet. Cara kerja CapsNet
CapsNet terdiri dari beberapa lapisan kapsul, masing-masing bertanggung jawab untuk mendeteksi dan mewakili atribut tertentu dari suatu objek. Arsitekturnya dapat dibagi menjadi dua bagian utama: encoder dan decoder.
-
Encoder: Encoder terdiri dari beberapa lapisan konvolusional diikuti oleh kapsul primer. Kapsul primer ini bertanggung jawab untuk mendeteksi fitur dasar seperti tepi dan sudut. Setiap kapsul primer mengeluarkan vektor yang mewakili keberadaan dan orientasi fitur tertentu.
-
Perutean Dinamis: Algoritme perutean dinamis menghitung kesepakatan antara kapsul tingkat rendah dan kapsul tingkat tinggi untuk membangun koneksi yang lebih baik. Proses ini memungkinkan kapsul tingkat yang lebih tinggi untuk menangkap pola dan hubungan yang bermakna antara berbagai bagian suatu objek.
-
Decoder: Jaringan decoder merekonstruksi gambar masukan menggunakan keluaran CapsNet. Proses rekonstruksi ini membantu jaringan mempelajari fitur-fitur yang lebih baik dan meminimalkan kesalahan rekonstruksi, sehingga meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
Analisis fitur utama CapsNet
CapsNet menawarkan beberapa fitur utama yang membedakannya dari CNN tradisional:
-
Representasi Hierarki: Kapsul di CapsNet menangkap hubungan hierarki, memungkinkan jaringan memahami konfigurasi spasial yang kompleks dalam suatu objek.
-
Invarian Sudut Pandang: Karena mekanisme peruteannya yang dinamis, CapsNet lebih tahan terhadap perubahan sudut pandang, sehingga cocok untuk tugas seperti estimasi pose dan pengenalan objek 3D.
-
Mengurangi Overfitting: Perutean dinamis CapsNet mencegah overfitting, sehingga menghasilkan generalisasi yang lebih baik pada data yang tidak terlihat.
-
Pengenalan Bagian Objek yang Lebih Baik: Kapsul fokus pada bagian objek yang berbeda, memungkinkan CapsNet mengenali dan melokalisasi bagian objek secara efektif.
Jenis CapsNet
Capsule Networks dapat dikategorikan berdasarkan berbagai faktor, seperti arsitektur, aplikasi, dan teknik pelatihan. Beberapa jenis penting meliputi:
-
CapsNet Standar: Arsitektur CapsNet asli yang diusulkan oleh Geoffrey Hinton dan timnya.
-
Perutean Dinamis berdasarkan Perjanjian (DRA): Varian yang meningkatkan algoritma perutean dinamis untuk mencapai kinerja lebih baik dan konvergensi lebih cepat.
-
Jaringan Kapsul Konvolusional Dinamis: Arsitektur CapsNet dirancang khusus untuk tugas segmentasi gambar.
-
KapsulGAN: Kombinasi CapsNet dan Generative Adversarial Networks (GANs) untuk tugas sintesis gambar.
-
Jaringan Kapsul untuk NLP: Adaptasi CapsNet untuk tugas pemrosesan bahasa alami.
Capsule Networks telah menunjukkan harapan dalam berbagai tugas visi komputer, termasuk:
-
Klasifikasi Gambar: CapsNet dapat mencapai akurasi kompetitif dalam tugas klasifikasi gambar dibandingkan dengan CNN.
-
Deteksi Objek: Representasi hierarki CapsNet membantu lokalisasi objek secara akurat, meningkatkan kinerja deteksi objek.
-
Estimasi Pose: Invariansi sudut pandang CapsNet membuatnya cocok untuk estimasi pose, memungkinkan aplikasi dalam augmented reality dan robotika.
Meskipun CapsNet memiliki banyak keunggulan, CapsNet juga menghadapi beberapa tantangan:
-
Komputasi Intensif: Proses perutean dinamis dapat menuntut komputasi, memerlukan perangkat keras yang efisien atau teknik pengoptimalan.
-
Penelitian Terbatas: Sebagai konsep yang relatif baru, penelitian CapsNet sedang berlangsung, dan mungkin ada area yang memerlukan eksplorasi dan penyempurnaan lebih lanjut.
-
Persyaratan Data: Jaringan Kapsul mungkin memerlukan lebih banyak data pelatihan dibandingkan CNN tradisional untuk mencapai kinerja optimal.
Untuk mengatasi tantangan ini, para peneliti secara aktif berupaya memperbaiki arsitektur dan metode pelatihan agar CapsNet lebih praktis dan mudah diakses.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lainnya dengan istilah sejenis dalam bentuk tabel dan daftar
Berikut perbandingan CapsNet dengan arsitektur jaringan saraf populer lainnya:
| Ciri | CapsNet | Jaringan Neural Konvolusional (CNN) | Jaringan Neural Berulang (RNN) |
|---|---|---|---|
| Representasi Hierarki | Ya | Terbatas | Terbatas |
| Invarian Sudut Pandang | Ya | TIDAK | TIDAK |
| Menangani Data Berurutan | Tidak (terutama untuk gambar) | Ya | Ya |
| Kompleksitas | Sedang hingga Tinggi | Sedang | Sedang |
| Persyaratan Memori | Tinggi | Rendah | Tinggi |
| Persyaratan Data Pelatihan | Relatif Tinggi | Sedang | Sedang |
Capsule Networks sangat menjanjikan untuk masa depan visi komputer dan domain terkait lainnya. Para peneliti terus berupaya meningkatkan kinerja, efisiensi, dan skalabilitas CapsNet. Beberapa potensi pengembangan di masa depan meliputi:
-
Arsitektur yang Ditingkatkan: Variasi CapsNet baru dengan desain inovatif untuk mengatasi tantangan spesifik dalam berbagai aplikasi.
-
Akselerasi perangkat keras: Pengembangan perangkat keras khusus untuk komputasi CapsNet yang efisien, sehingga lebih praktis untuk aplikasi real-time.
-
CapsNet untuk Analisis Video: Memperluas CapsNet untuk menangani data berurutan, seperti video, untuk meningkatkan pengenalan dan pelacakan tindakan.
-
Pembelajaran Transfer: Memanfaatkan model CapsNet yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas pembelajaran transfer, mengurangi kebutuhan akan data pelatihan yang ekstensif.
Bagaimana server proxy dapat digunakan atau dikaitkan dengan CapsNet
Server proxy dapat memainkan peran penting dalam mendukung pengembangan dan penerapan Capsule Networks. Berikut cara mengaitkannya:
-
Pengumpulan data: Server proxy dapat digunakan untuk mengumpulkan kumpulan data yang beragam dan terdistribusi, yang penting untuk melatih model CapsNet dengan berbagai sudut pandang dan latar belakang.
-
Proses paralel: Pelatihan CapsNet menuntut komputasi. Server proxy dapat mendistribusikan beban kerja ke beberapa server, sehingga memungkinkan pelatihan model lebih cepat.
-
Privasi dan Keamanan: Server proxy dapat menjamin privasi dan keamanan data sensitif yang digunakan dalam aplikasi CapsNet.
-
Penerapan Global: Server proxy membantu penerapan aplikasi yang didukung CapsNet di seluruh dunia, memastikan latensi rendah dan transfer data yang efisien.
Tautan yang berhubungan
Untuk informasi lebih lanjut tentang Capsule Networks (CapsNet), Anda dapat menjelajahi sumber daya berikut:
- Makalah Asli: Perutean Dinamis Antar Kapsul
- Blog: Menjelajahi Jaringan Kapsul
- Repositori GitHub: Implementasi Jaringan Kapsul
Dengan potensi CapsNet untuk membentuk kembali masa depan visi komputer dan domain lainnya, penelitian dan inovasi yang berkelanjutan pasti akan membuka jalan baru bagi teknologi yang menjanjikan ini. Seiring dengan terus berkembangnya Capsule Networks, mereka mungkin menjadi komponen fundamental dalam memajukan kemampuan AI di berbagai industri.
