التعميم على الصور غير المرئية للأشياء من خلال اتفاق الكبسولة المخففة
| العنوان | التعميم على الصور غير المرئية للأشياء من خلال اتفاق الكبسولة المخففة |
|---|---|
| المؤلف | أوزجان، باريش، كينلي، عثمان فوركان، كيراتش، مصطفى فرقان |
| تاريخ النشر: | 2023-02 |
| مكان النشر | - سبرينغر |
| الموضوع | شبكات الكبسولة، الشبكات العصبية، تعميم وجهات النظر الجديدة، الشبكات العصبية الرباعية |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0941-0643 |
| رقم السجل | 48c369a5-2c01-40ee-bc52-da9e5073184f |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2023-02 |
| نص عينة | على الرغم من إنجازاتها في التعرف على الأشياء، إلا أن الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) تفشل بشكل خاص في تعميم وجهات النظر غير المرئية للكائن المتعلم حتى مع العينات الكبيرة. من ناحية أخرى، تتفوق شبكات الكبسولة التي ظهرت مؤخرًا على شبكات CNN في مهام تعميم وجهة النظر الجديدة حتى مع وجود معلمات أقل بكثير. تقوم شبكات الكبسولة بتجميع عمليات تنشيط الخلايا العصبية لتمثيل سمات المستوى الأعلى وتفاعلاتها لتحقيق التكافؤ في التحولات البصرية. ومع ذلك، فإن شبكات الكبسولة لها تكلفة حسابية عالية لتعلم تفاعلات الكبسولات في طبقات متتالية عبر ما يسمى بخوارزمية التوجيه. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح خوارزمية توجيه جديدة، اتفاقية كبسولة الانتباه المخففة (ALPACA) المصممة خصيصًا للكبسولات التي تحتوي على معلومات احتمالية الوضع والميزات والوجود معًا لتعزيز تعميم وجهة نظر جديدة للكبسولات على صور ثنائية الأبعاد. لهذا الغرض، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات Novel ViewPoint (NVPD) وهي مجموعة بيانات خالية من الملمس يتم التحكم فيها من خلال وجهة نظر وتحتوي على 8 إعدادات مختلفة حيث يتم تشكيل عينات التدريب والاختبار من خلال وجهات نظر مختلفة. بالإضافة إلى NVPD، أجرينا تجارب على مجموعة بيانات iLab2M حيث تم تقسيم مجموعة البيانات من حيث مثيلات الكائن. تظهر النتائج التجريبية أن ALPACA تتفوق في الأداء على نظيراتها من شبكات الكبسولة وأحدث شبكات CNN في مجموعات بيانات iLab2M وNVPD. علاوة على ذلك، فإن ALPACA أسرع بعشر مرات مقارنة بشبكات الكبسولة القائمة على التوجيه. كما أنه يتفوق على خوارزميات التوجيه القائمة على الاهتمام للمجال مع الحفاظ على مقارنة أوقات الاستدلال والتدريب. وأخيرًا، الكود الخاص بنا ومجموعة بيانات NVPD وإعدادات الاختبار والنماذج المنفذة متاحة مجانًا على https://github.com/Boazrciasn/ALPACA. |
| DOI | 10.1007/s00521-022-07900-3 |
| Cilt | 35 |
