Kapsul Agi Capsule Network Save

Prof. Geoffrey Hinton’ın “Dynamic Routing Between Capsules” makalesindeki CapsNet algoritmasının Keras Uygulamasıdır.

Deep Learning Türkiye Topluluğu için Merve Ayyüce Kızrak tarafından hazırlanmıştır.

Kapsül Ağları hakkında detaylı bilgi için: Yapay Zekada Büyük Yenilik: Kapsül Ağları (Capsule Networks)

Geçerli sürümü TensorFlow’da hazırlanmıştır. Keras sürümünden farklı sürümlere kolaylıkla dönüştürülüp yeniden yazılabilir.

• Amaç: Kapsül ağının el yazısı rakamları tanımaktaki performansını değerlendirmek.
• Veriseti: MNIST (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)
• Algoritma: Kapsül Ağları (Capsule Networks-CapsNet)

Adım Adım Kullanım

Terminali açıp

git clone https://github.com/deeplearningturkiye/kapsul-agi-capsule-network.git ile repoyu bilgisayarınıza indirin.

cd kapsul-agi-capsule-network

ile klasörü açın.

python capsulenet.py

ile çalıştırın.

Test Başarımı

• 10 bin test verisi ile test işlemi gerçekleştirildiğinde MNIST veriseti için %99.61 doğruluk oranı ve FASHION MNIST veriseti için %92.22 doğruluk oranı elde edilmiştir.

MNIST için 50 Epoch Çalışma Süresi

Kaynaklar

• https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf (Dynamic Routing Between Capsules)
• https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Keras
• http://www.ayyucekizrak.com/blogdetay/yapay-zeka-ve-derin-ogrenme-yazi-dizisi/yapay-zekada-buyuk-yenilik-kapsul-aglari-capsule-networks