Imaginez que vous essayez de reconnaître différents types de fruits dans une épicerie. Au début, vous pouvez regarder chaque fruit individuellement, en examinant sa forme, sa couleur et sa taille. Mais à mesure que vous progressez, vous commencez à remarquer des modèles et des relations entre les fruits, comme les pommes rouges et rondes et les bananes longues et jaunes. Cette façon de reconnaître les modèles et les relations est similaire à la façon dont les réseaux de capsules fonctionnent dans le monde de l’intelligence artificielle.
Les réseaux de capsules sont un type de technologie utilisée dans l’apprentissage automatique pour aider les ordinateurs à comprendre et à reconnaître les modèles plus efficacement. Au lieu de simplement regarder des éléments d’information individuels, comme les pixels d’une image, les réseaux de capsules examinent la façon dont ces éléments sont liés les uns aux autres. C’est comme comprendre qu’un fruit est une pomme non seulement parce qu’il est rond et rouge, mais parce qu’il s’inscrit dans un modèle plus large de ce que sont les pommes.
Plus précisément, les réseaux de capsules utilisent des groupes de neurones artificiels, appelés capsules, pour analyser les informations de manière plus structurée. Ces capsules fonctionnent ensemble pour reconnaître des modèles et des relations complexes. Par exemple, si une capsule détecte qu’une image contient un fruit de forme ronde et de couleur rouge, elle peut également reconnaître que ce fruit est probablement une pomme, en se basant sur des détails et des modèles supplémentaires qu’elle a appris.
En termes simples, les réseaux de capsules sont conçus pour aider les ordinateurs à comprendre et à reconnaître des modèles en examinant la relation entre les éléments d’information, plutôt qu’en analysant simplement des éléments individuels. Cette approche permet aux ordinateurs d’identifier plus facilement les objets et de donner un sens aux données complexes.
