머신러닝이 대세 중에 대세로 가고 있는 요즘...
머신러닝의 학습 효율성을 극대화 하기 위해 여러가지 노력들이 있는데 그 중에 하나!
캡슐 이론이 나왔네요~
요지는 형태를 구별하기 위해 학습시킬때 전체 모습에 대해 학습시키려면 엄청난 학습용 데이터가 필요하니...
부분부분 캡슐화하여 학습시키고 전체에 대해 인식하고자 한다는 것입니다.
Hinton’s idea for narrowing the gulf between the best AI systems and ordinary toddlers is to build a little more knowledge of the world into computer-vision software. Capsules—small groups of crude virtual neurons—are designed to track different parts of an object, such as a cat’s nose and ears, and their relative positions in space. A network of many capsules can use that awareness to understand when a new scene is in fact a different view of something it has seen before.
실제 어린아이들이 이런식으로 학습한다고 하는데...
이런거 보면 인공지능의 진짜 궁극적인 목표는 인간자체를 만들어내는 것일듯..ㅎㅎㅎ
암튼 참고해보세요~~
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