Evaluación de prestaciones de las redes de cápsulas matriciales sobre distintos escenarios de clasificación de imagen
Notice bibliographique
Résumé
[SPA] En este documento se redacta un estudio realizado sobre redes neuronales de cápsulas. Este tipo de redes fueron inventadas por un grupo de investigadores de la universidad de Toronto con Geoffrey E. Hinton a la cabeza y con la colaboración especial de Sara Sabour y Nicholas Frosst. Su invención en 2017 supuso una mejora importante en cuanto al avance de la investigación del machine learning. Cabe destacar que las redes de cápsulas se pueden dividir en dos grupos: las redes de cápsulas vectoriales y las matriciales, siendo las cápsulas matriciales una evolución de las otras y publicadas en 2018. Los siguientes apartados trataran en primer lugar, unos conceptos básicos de aprendizaje máquina y de las limitaciones de las redes neuronales anteriores, por las cuales la comunidad científica comenzó a investigar en el avance de nuevas tecnologías, hasta dar lugar a las redes de cápsulas. Posteriormente, se explicarán teóricamente los tipos de redes de cápsulas. Para finalizar, se realizará una comparación de estas redes de manera experimental. \n[ENG] In this document a study which has been carried out on capsule neural networks is written. These types of networks were invented by a group of researchers from Toronto University with Geoffrey E.Hinton at the head of it and with special collaboration from Sara Sabour y Nicholas Frosst. Their invention in 2017 was an important improvement regarding the advances in the research of the machine learning. It should be noted that capsule neural networks can be divided into two groups: vector capsules and matrix capsules, being matrix capsules an evolution of the other ones and published in 2018. The following sections are first of all about basic concepts of machine learning and limitations of previous neural networks, whereby the scientific community started to research in the advance in new technologies to result in capsule networks. Subsequently, the types of capsule networks will be explained theoretically. Finally, a comparison of these networks will be made experimentally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».