Stacked Capsule Autoencoders
A. R. Kosiorek, S. Sabour, Y. W. Teh and G. E. Hinton, NIPS2019
先に、次の論文を理解しておきたい。
Transforming Auto-encoders
G. E. Hinton, A. Krizhevsky and S. D. Wang, ICANN 2011
＜雑談＞
画像認識に対する驚きは、その仕組み知ると同時に、ほとんど消え去ってしまう。ただし、ニューラルネットワークの学習能力に対する驚きは、残る。画像認識において驚きをもたらす要因は、いうまでもなく、ラベルの存在である。学習済みのANNに画像1枚通せば、分類、位置、配向、姿勢、医療診断、第一原理計算、薬剤効果などの結果が出力される。これらの結果に対する驚きが落胆に変わるときがくる。それは、ラベルと大きく異なる失敗例を見た時であり、精密に作られたラベル（教師データ）をみたときである。とはいえ、ANNは変化し、進化し続けている。ヒトの知性の源は脳であり、五感であり、思考であり、言語であり、・・・。ヒトの知能は、ゼロから始まり、脳、五感、思考、言語、画像、空間認識、・・・、などを駆使しながら成長していく。ANNも、成長していく。
つづく
