胶囊网络是一种神经网络，旨在更好地模拟图像中对象之间的关系。与使用平面二维图像表示的传统神经网络不同，胶囊网络使用三维表示来捕捉对象之间的空间关系。这使得胶囊网络能够更准确地识别图像中的对象，并推断它们之间的关系。
使用胶囊来表示图像中的对象的想法最早由Geoffrey Hinton于2011年提出。然而，直到2017年，谷歌大脑的一组研究人员才开发出第一个可用的胶囊网络。从那时起，胶囊网络被机器学习迅速采用，现在被用于图像识别和物体检测等各种应用。
胶囊网络工作原理
胶囊网络是使用一系列层构建的，每个层都由许多胶囊组成。胶囊是表示图像中对象属性的值向量。
第一层胶囊代表图像中的主要对象，例如人或动物。第二层表示这些对象之间的关系，例如它们是否相互接触或移动。最后一层表示图像的整体属性，例如整体场景布局。
胶囊网络的好处
与传统神经网络相比，胶囊网络具有许多优势。首先，它们更擅长处理遮挡，或者当对象部分隐藏在视野之外时。这是因为它们可以推断对象之间的关系，即使其中一些对象被遮挡。其次，胶囊网络在从不同角度和方向识别物体方面要好得多。这是因为它们捕获对象之间的 3D 关系，而不仅仅是图像中的 2D 像素。最后，胶囊网络在处理具有多个对象的复杂图像方面要好得多。这是因为他们可以推理图像中所有对象之间的关系，而不是只关注单个对象。
当下，胶囊网络仍是一项相对较新的技术，还需要有很多研究要做。胶囊网络未来的潜力是巨大的。例如，胶囊网络可用于开发更智能的机器人，这些机器人可以更好地导航环境并与人类互动。此外，胶囊网络可用于通过更好地识别医学图像中的模式来提高医学诊断的准确性。
