dynamic routing between captual
对于人脑 决策树形式
对于CNN 层级与层级间的传递
人在识别物体的时候会进行坐标框架的设置 CNN无法识别,只能通过大量训练
胶囊 :一个神经元集合,有一个活动的向量,来表示物体的各类信息,向量的长度表示物体的概率,大小表示内部信息
普通函数无法处理向量
动态路由过程
、
Wij 权重矩阵
Softmax
将每个图上的点变成一个向量
存储更大量的信息
快速傅里叶变换
Ntt 快速数论变换
优化胶囊结构
capsule = Pose (矩阵)+ Activation (激活值)
姿态矩阵
非线性路由过程
em algritem
Logistics model
????????
损失函数的作用
姿态矩阵
鲁棒性
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