Prof. Geoffrey Hinton’ın “Dynamic Routing Between Capsules” makalesindeki Kapsül Ağı (Capsule Network: CapsNet) algoritmasının Keras Uygulamasıdır.
Switch branches/tags
Nothing to show
Clone or download
deeplearningturkiye Merge pull request #2 from yavuzKomecoglu/patch-1
GPU üzerinde NVIDIA GTX 1080 ile eğitim süresi tabloya eklendi
Latest commit d0df5e4 Dec 15, 2017

README.md

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

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

Kaynaklar