Une alternative aux réseaux de neurones traditionnels : les réseaux de capsules

Geoffrey Hinton de Google Brain, considéré comme le père du Deep Learning, a publié des articles de recherche qui ont introduit un nouveau type de réseau de neurones basé sur des capsules. De plus, il a publié l’algorithme, appelé «Routage Dynamique entre Capsules», qui permet d’avoir une nouvelle alternative aux réseaux de neurones traditionnels : Routage Dynamique entre Capsules.

Ces réseaux de neurones basés sur des capsules est une grande avancée dans le monde du deep learning car il permet de corriger les défauts des réseaux de neurones convolutif qui sont très utilisés pour la reconnaissance d’images. En effet, avec les réseaux de neurones  basés sur des capsules, ces réseaux ont la capacité à prendre en compte des informations contextuelles sur les caractéristiques extraites de l’image, notamment leur organisation spatiale et hiérarchique au sein de l’image. Par exemple, si on entraîne un réseau de neurones convolutif pour détecter des visages sur des images, il détectera un visage humain sur un tableau qui représente un visage cubique de Picasso, et c’est donc une erreur et une limitation des réseaux de neurones convolutif. Par contre, avec un réseau de neurones basés sur des capsules qui prend en compte l’organisation spatiale et hiérarchique au sein d’une image, il ne détectera pas de visage humain sur ce tableau de Picasso, et c’est ce qui rend ce type de réseau de neurones plus performant que le convolutif.

Une implémentation avec PyTorch de cet algorithme est disponible sur GitHub :

PyTorch Capsule Networks

A propos Nicolas Chen 63 Articles
Nicolas Chen est le Fondateur et Président de OpenDeepTech. Il est aussi un ingénieur développement logiciel qui a travaillé dans de nombreuses entreprises de divers secteurs tels que l'automobile, l'aéronautique, le médical, la robotique, la data science, le machine learning et le deep learning.

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