Capsule Network'\u00fcn k\u0131saltmas\u0131 olan CapsNet, geleneksel evri\u015fimli sinir a\u011flar\u0131n\u0131n (CNN'ler) hiyerar\u015fik mekansal ili\u015fkileri ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 de\u011fi\u015fikliklerini i\u015flemedeki baz\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 gidermek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f devrim niteli\u011finde bir sinir a\u011f\u0131 mimarisidir. Geoffrey Hinton ve ekibi taraf\u0131ndan 2017 y\u0131l\u0131nda \u00f6nerilen CapsNet, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, nesne alg\u0131lama ve poz tahmin g\u00f6revlerini iyile\u015ftirme potansiyeli nedeniyle b\u00fcy\u00fck ilgi g\u00f6rd\u00fc.<\/p>\n
Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131 ilk olarak 2017 y\u0131l\u0131nda Geoffrey Hinton, Sara Sabour ve Geoffrey E. Hinton taraf\u0131ndan yaz\u0131lan "Kaps\u00fcller Aras\u0131nda Dinamik Y\u00f6nlendirme" ba\u015fl\u0131kl\u0131 bir ara\u015ft\u0131rma makalesinde tan\u0131t\u0131ld\u0131. Makalede CNN'lerin mekansal hiyerar\u015fileri y\u00f6netmedeki s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve yeni bir a\u011f ihtiyac\u0131n\u0131n ana hatlar\u0131 \u00e7izildi. Bu eksikliklerin \u00fcstesinden gelebilecek bir mimari. Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma konusunda biyolojik a\u00e7\u0131dan daha ilham verici bir yakla\u015f\u0131m sunan potansiyel bir \u00e7\u00f6z\u00fcm olarak sunuldu.<\/p>\n
CapsNet, bir nesnenin y\u00f6nelim, konum ve \u00f6l\u00e7ek gibi \u00e7e\u015fitli \u00f6zelliklerini temsil edebilen, "kaps\u00fcller" ad\u0131 verilen yeni bir t\u00fcr sinir birimi sunar. Bu kaps\u00fcller, bir nesnenin farkl\u0131 k\u0131s\u0131mlar\u0131n\u0131 ve bunlar\u0131n ili\u015fkilerini yakalayarak daha sa\u011flam \u00f6zellik temsiline olanak sa\u011flayacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Skaler \u00e7\u0131kt\u0131lar kullanan geleneksel sinir a\u011flar\u0131n\u0131n aksine, \u00e7\u0131kt\u0131 vekt\u00f6rlerini kaps\u00fcller. Bu vekt\u00f6rler hem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc (varl\u0131\u011f\u0131n var olma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131) hem de y\u00f6nelimi (varl\u0131\u011f\u0131n durumu) i\u00e7erir. Bu, kaps\u00fcllerin bir nesnenin i\u00e7 yap\u0131s\u0131 hakk\u0131nda de\u011ferli bilgileri kodlamas\u0131na olanak tan\u0131yarak onlar\u0131 CNN'lerdeki bireysel n\u00f6ronlardan daha bilgilendirici hale getirir.<\/p>\n
CapsNet'in temel bile\u015feni, farkl\u0131 katmanlardaki kaps\u00fcller aras\u0131ndaki ileti\u015fimi kolayla\u015ft\u0131ran \u201cdinamik y\u00f6nlendirme\u201d mekanizmas\u0131d\u0131r. Bu y\u00f6nlendirme mekanizmas\u0131, daha d\u00fc\u015f\u00fck d\u00fczeydeki kaps\u00fcller (temel \u00f6zellikleri temsil eden) ile daha y\u00fcksek d\u00fczeydeki kaps\u00fcller (karma\u015f\u0131k \u00f6zellikleri temsil eden) aras\u0131nda daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ba\u011flant\u0131 olu\u015fturulmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olarak daha iyi genelleme ve bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 de\u011fi\u015fmezli\u011fini te\u015fvik eder.<\/p>\n
CapsNet, her biri bir nesnenin belirli niteliklerini tespit etmekten ve temsil etmekten sorumlu olan \u00e7ok say\u0131da kaps\u00fcl katman\u0131ndan olu\u015fur. Mimari iki ana b\u00f6l\u00fcme ayr\u0131labilir: kodlay\u0131c\u0131 ve kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fc.<\/p>\n
Kodlay\u0131c\u0131: Kodlay\u0131c\u0131, birincil kaps\u00fcllerin takip etti\u011fi birka\u00e7 evri\u015fimli katmandan olu\u015fur. Bu birincil kaps\u00fcller, kenarlar ve k\u00f6\u015feler gibi temel \u00f6zelliklerin alg\u0131lanmas\u0131ndan sorumludur. Her birincil kaps\u00fcl, belirli bir \u00f6zelli\u011fin varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve y\u00f6n\u00fcn\u00fc temsil eden bir vekt\u00f6r \u00fcretir.<\/p>\n<\/li>\n
Dinamik Y\u00f6nlendirme: Dinamik y\u00f6nlendirme algoritmas\u0131, daha iyi ba\u011flant\u0131lar kurmak i\u00e7in alt d\u00fczey kaps\u00fcller ile \u00fcst d\u00fczey kaps\u00fcller aras\u0131ndaki uyumu hesaplar. Bu s\u00fcre\u00e7, daha y\u00fcksek seviyeli kaps\u00fcllerin, bir nesnenin farkl\u0131 par\u00e7alar\u0131 aras\u0131ndaki anlaml\u0131 kal\u0131plar\u0131 ve ili\u015fkileri yakalamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n
Kod \u00c7\u00f6z\u00fcc\u00fc: Kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fc a\u011f\u0131, CapsNet'in \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131n\u0131 kullanarak giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fc yeniden olu\u015fturur. Bu yeniden yap\u0131land\u0131rma s\u00fcreci, a\u011f\u0131n daha iyi \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenmesine ve yeniden yap\u0131land\u0131rma hatalar\u0131n\u0131 en aza indirerek genel performans\u0131 art\u0131rmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
CapsNet, kendisini geleneksel CNN'lerden ay\u0131ran \u00e7e\u015fitli temel \u00f6zellikler sunar:<\/p>\n
Hiyerar\u015fik Temsil<\/strong>: CapsNet'teki kaps\u00fcller hiyerar\u015fik ili\u015fkileri yakalayarak a\u011f\u0131n bir nesne i\u00e7indeki karma\u015f\u0131k mekansal konfig\u00fcrasyonlar\u0131 anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<\/li>\n Bak\u0131\u015f A\u00e7\u0131s\u0131 De\u011fi\u015fmezli\u011fi<\/strong>: CapsNet, dinamik y\u00f6nlendirme mekanizmas\u0131 nedeniyle bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131lar\u0131ndaki de\u011fi\u015fikliklere kar\u015f\u0131 daha dayan\u0131kl\u0131 oldu\u011fundan poz tahmini ve 3 boyutlu nesne tan\u0131ma gibi g\u00f6revlere uygundur.<\/p>\n<\/li>\n Azalt\u0131lm\u0131\u015f A\u015f\u0131r\u0131 Uyum<\/strong>: CapsNet'in dinamik y\u00f6nlendirmesi a\u015f\u0131r\u0131 uyumun \u00f6n\u00fcne ge\u00e7erek g\u00f6r\u00fcnmeyen veriler \u00fczerinde daha iyi genelleme yap\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<\/li>\n Daha \u0130yi Nesne Par\u00e7as\u0131 Tan\u0131ma<\/strong>: Kaps\u00fcller bir nesnenin farkl\u0131 b\u00f6l\u00fcmlerine odaklanarak CapsNet'in nesne par\u00e7alar\u0131n\u0131 etkili bir \u015fekilde tan\u0131mas\u0131na ve yerelle\u015ftirmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131 mimari, uygulama ve e\u011fitim teknikleri gibi \u00e7e\u015fitli fakt\u00f6rlere g\u00f6re kategorize edilebilir. Baz\u0131 \u00f6nemli t\u00fcrler \u015funlar\u0131 i\u00e7erir:<\/p>\n Standart CapsNet<\/strong>: Geoffrey Hinton ve ekibi taraf\u0131ndan \u00f6nerilen orijinal CapsNet mimarisi.<\/p>\n<\/li>\n Anla\u015fmaya G\u00f6re Dinamik Y\u00f6nlendirme (DRA)<\/strong>: Daha iyi performans ve daha h\u0131zl\u0131 yak\u0131nsama elde etmek i\u00e7in dinamik y\u00f6nlendirme algoritmas\u0131n\u0131 geli\u015ftiren de\u011fi\u015fkenler.<\/p>\n<\/li>\n Dinamik Evri\u015fimli Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131<\/strong>: G\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyon g\u00f6revleri i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f CapsNet mimarileri.<\/p>\n<\/li>\n Kaps\u00fclGAN<\/strong>: G\u00f6r\u00fcnt\u00fc sentezi g\u00f6revleri i\u00e7in CapsNet ve \u00dcretken Rekabet\u00e7i A\u011flar\u0131n (GAN'lar) birle\u015fimi.<\/p>\n<\/li>\n NLP i\u00e7in Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131<\/strong>: CapsNet'in do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revleri i\u00e7in uyarlamalar\u0131.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131, a\u015fa\u011f\u0131dakiler de dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli bilgisayarla g\u00f6rme g\u00f6revlerinde umut vaat etmektedir:<\/p>\n G\u00f6r\u00fcnt\u00fc S\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131<\/strong>: CapsNet, CNN'lere k\u0131yasla g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revlerinde rekabet\u00e7i do\u011fruluk elde edebilir.<\/p>\n<\/li>\n Nesne Alg\u0131lama<\/strong>: CapsNet'in hiyerar\u015fik g\u00f6sterimi, do\u011fru nesne yerelle\u015ftirmesine yard\u0131mc\u0131 olarak nesne alg\u0131lama performans\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n Poz Tahmini<\/strong>: CapsNet'in bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 de\u011fi\u015fmezli\u011fi, onu poz tahmini i\u00e7in uygun hale getirerek art\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ger\u00e7eklik ve robot bilimindeki uygulamalara olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n CapsNet'in bir\u00e7ok avantaj\u0131 olsa da baz\u0131 zorluklarla da kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131yad\u0131r:<\/p>\n Hesaplama Yo\u011funlu\u011fu<\/strong>: Dinamik y\u00f6nlendirme s\u00fcreci hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan zorlu olabilir ve verimli donan\u0131m veya optimizasyon teknikleri gerektirir.<\/p>\n<\/li>\n S\u0131n\u0131rl\u0131 Ara\u015ft\u0131rma<\/strong>: Nispeten yeni bir konsept olarak CapsNet ara\u015ft\u0131rmas\u0131 devam etmektedir ve daha fazla ara\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 ve geli\u015ftirilmesi gereken alanlar olabilir.<\/p>\n<\/li>\n Veri gereksinimleri<\/strong>: Kaps\u00fcl A\u011flar\u0131, optimum performansa ula\u015fmak i\u00e7in geleneksel CNN'lere k\u0131yasla daha fazla e\u011fitim verisine ihtiya\u00e7 duyabilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, CapsNet'i daha pratik ve eri\u015filebilir hale getirmek amac\u0131yla mimaride ve e\u011fitim y\u00f6ntemlerinde iyile\u015ftirmeler \u00fczerinde aktif olarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n CapsNet'in di\u011fer pop\u00fcler sinir a\u011f\u0131 mimarileriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131n\u0131 burada bulabilirsiniz:<\/p>\nCapsNet T\u00fcrleri<\/h2>\n
\n
CapsNet'i kullanma yollar\u0131, kullan\u0131mla ilgili sorunlar ve \u00e7\u00f6z\u00fcmleri<\/h2>\n
\n
\n
Tablolar ve listeler \u015feklinde ana \u00f6zellikler ve benzer terimlerle di\u011fer kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar<\/h2>\n