胶囊网络 原理与代码实例讲解

胶囊网络 原理与代码实例讲解

1.背景介绍

1.1 深度学习的局限性

深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功,但它仍然存在一些局限性。传统的卷积神经网络(CNN)通过堆叠卷积层和池化层来提取特征,但这种方式存在以下问题:

• 缺乏空间关系建模能力。CNN只能提取局部特征,无法很好地捕捉不同特征之间的空间关系。
• 对旋转、平移等变换敏感。CNN对图像的旋转、平移等变换非常敏感,泛化能力有限。
• 需要大量标注数据。CNN通常需要大量的标注样本来训练,获取标注数据的成本很高。

1.2 胶囊网络的提出

为了克服CNN的局限性,Geoffrey Hinton等人在2017年提出了胶囊网络(Capsule Network)的概念。与CNN不同,胶囊网络引入了向量化的特征表示以及动态路由机制,能够更好地建模空间层次关系,具有更强的鲁棒性和泛化能力。

2.核心概念与联系

2.1 胶囊 Capsule

胶囊是胶囊网络的基本组成单元,每个胶囊是一组神经元的向量化表示。与标量的神经元不同,胶囊的每个元素表示一个特定实体的不同属性,如位置、大小、方向、颜色等。一个胶囊的长度表示实体存在的概率,方向表示实体的属性。

2.2 动态路由 Dynamic Routing

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