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)
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.
- 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.
| Süre | GPU/CPU | Bilgisayar Konfigürasyonu |
|---|---|---|
| 68 saat | CPU | İşlemci: Intel i5-337U CPU @ 1.8 Ghz 1.8 Ghz, RAM: 4 GB |
| 7 saat | CPU | İşlemci: Intel i7-7700 CPU @ 3.6 Ghz x 8, RAM: 16 GB |
| 1.5 saat | GPU | Ekran Kartı: NVIDIA GTX 1080, İşlemci: Intel i7-770 CPU @ 3.6 Ghz x 8 RAM: 16 GB |