bourdakos1/CapsNet-Visualization
📦 Open Source Projektbourdakos1
Ein interaktives Visualisierungstool, um die internen Schichtoperationen von Capsule Networks verständlich zu machen.
Capsule Networks (CapsNet) stellen eine bedeutende Abkehr von traditionellen Convolutional Neural Networks dar, indem sie 'Kapseln' verwenden, um räumliche Hierarchien und Blickpunktinvarianz zu bewahren. Dieses Repository bietet ein dediziertes Visualisierungs-Framework, das in Python und TensorFlow erstellt wurde, um die 'Black Box' von CapsNet zu öffnen. Es ermöglicht Benutzern, die Aktivierungsmuster und Routing-Mechanismen zwischen den Schichten zu untersuchen, die in Standard-Deep-Learning-Modellen oft schwer zu interpretieren sind. Durch die Visualisierung, wie Kapseln Eigenschaften wie Pose, Rotation und Textur kodieren, dient das Tool als wesentliche Bildungsressource für diejenigen, die fortgeschrittene Computer-Vision-Architekturen studieren. Es schließt die Lücke zwischen theoretischer Forschung und praktischer Implementierung und macht die komplexe Mathematik des dynamischen Routings für die Machine-Learning-Community zugänglicher.
💡Highlights
- ├─Visualisiert CapsNet-Aktivierungen
- ├─Erkundet dynamische Routing-Logik
- └─Basiert auf TensorFlow-Architektur
🎯Für
- ├─KI-Forscher
- └─Computer-Vision-Studenten