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