Capsule Network : 如何通过结合注意力机制和动态路由策略来增强网络的学习能力和表达能力?

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在文本情感分析领域，传统的方法通常包括基于统计方法或者机器学习模型对预料中的每一个单词进行分类、打分，这种方法往往存在不足之处，比如对于复杂场景下的情感表达，如同一段文字描述的多个维度，或表现出多个情绪时，传统方法的效果会变得很差。为了能够更好地处理复杂场景下情感表达，近年来有一些研究工作试图利用神经网络对文本情感进行建模，其中一个主要方向是通过建立深层次的神经网络结构来捕获不同复杂度特征之间的关系，从而提高情感识别能力。例如Google DeepMind提出的“Image CAPTCHA”问题就是对图像字母的形状进行分类任务，通过训练一个卷积神经网络来学习不同字母之间的模式关联性。这些网络都成功地在图像分类、序列建模、文本分类等不同领域取得了不错的成果。

2017年6月，Google Brain团队在其最新一版论文中首次提出Capsule Network，这是一种全新的神经网络结构，旨在解决深度神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、泛化性能较弱的问题。该方法创造性地将普通神经元的输出神经元状态压缩到高纬度空间中，通过不同的核函数组合成高级特征表示，来对输入数据进行编码并实现信息的高效传递。当网络收缩后，其内部参数矩阵可以看作具有自然而强大的非线性激活功能。因此，通过对各个层次的参数矩阵进行正则化控制，能够有效防止梯度消失和爆炸问题，进而提升网络的深度和广度，并达到很好的学习能力和泛化能力。

2017年11月，Hinton团队又在他的最新一版论文中详细阐述了Capsule Networks的结构。在这个版本的文章中，他们引入了一个新的Capsule Layer来实现对多种输入数据的融合。通过将多个高纬度的向量整合到一起，Capsule