등변 신경망 완전 정리: 군 합성곱과 조종 가능 CNN으로 회전·반사까지 다루는 딥러닝 구조
일반적인 CNN은 평행이동에만 등변해 회전한 물체를 사실상 다시 배워야 한다. 커널을 회전·반사로 변환하는 군 합성곱, 무한 군까지 다루는 조종 가능 CNN, 캡슐 네트워크까지 등변 딥러닝 구조를 정리했다.
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캡슐네트워크 최신 뉴스와 핵심 해설
캡슐네트워크 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
캡슐 네트워크(CapsNet) 작동 원리: 동적 라우팅과 등변성으로 CNN 한계 넘기
제프리 힌튼이 제안한 캡슐 네트워크(CapsNet)의 작동 원리를 정리한다. 벡터로 객체의 자세를 담는 캡슐, 합의 기반 동적 라우팅, 등변성 개념으로 풀링에 의존하는 CNN의 한계를 어떻게 극복하는지 쉽고 자세히 설명한다.
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