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

原文地址:https://www.cnblogs.com/Phoenix-blog/p/8569798.html