स्टैनफोर्ड वैज्ञानिक जेफ्री हिंटन द्वारा अग्रणी एक विशिष्ट प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक कैप्सूल नेटवर्क एक प्रकार का शॉर्टहैंड शब्द है। कैप्सूल नेटवर्क में, त्रि-आयामी स्पेक्ट्रम से वस्तुओं की समझ को प्रभावित करने की कोशिश करने के लिए छवि प्रसंस्करण के लिए विशिष्ट पद्धति लागू होती है।
कैप्सूल नेटवर्क को समझने के लिए या जिसे हिंटन ने "कैप्सूल के बीच गतिशील रूटिंग" एल्गोरिथम कहा है, कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को समझना महत्वपूर्ण है। कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स ने कंप्यूटर को इमेज प्रोसेसिंग में सुविधाओं को इकट्ठा करने में मदद करने का एक अद्भुत काम किया है ताकि कुछ उसी तरह से चित्रों को समझ सकें जैसे मनुष्य करते हैं। फ़िल्टरिंग, पूलिंग और स्केलिंग परतों के जटिल सेट विस्तृत परिणाम प्राप्त करने में मदद करते हैं। लेकिन सीएनएन विभिन्न त्रि-आयामी विचारों से एक छवि को समझने में अच्छे नहीं हैं।
हिंटन की अवधारणा यह है कि कैप्सूल के बीच डायनेमिक रूटिंग जैसे एल्गोरिदम वस्तुओं को तोड़ने और विभिन्न त्रि-आयामी कोणों से उनके विचारों के संबंधों को समझने के लिए रिवर्स रेंडरिंग का उपयोग कर सकते हैं। विशेषज्ञ बताते हैं कि कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा भंडारण में प्रगति ने कैप्सूल नेटवर्क जैसी वस्तुओं को संभव बना दिया है। ये दिलचस्प विचार अधिक शक्तिशाली एआई में कुछ वर्तमान अभूतपूर्व शोध का आधार बनाते हैं।
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