胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构
胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构卷积神经网络（CNN）因其在目标识别和分类任务中的成功应用而被计算机视觉应用界所青睐。
CNN是由堆叠在一起的多个神经元组成的。
在神经元之间计算卷积需要大量的计算，因此通常使用池化来减小网络层的大小。
卷积方法可以通过简单的计算来学习数据的许多复杂特征。
通过对输入进行矩阵乘法和求和，我们可以得出问题的答案。
我总是听到CNN到底有多优秀。
但是他们什么时候会失败呢？CNN在解决物体识别和分类问题方面确实取得了巨大的成功。
然而，它们并不完美。
如果输入CNN的对象处于一个CNN不熟悉的方向，或是出现在CNN从未见过的地方，那么它的预测任务很可能失败。
例如，如果你把一张脸颠倒过来，网络将不再能够识别眼睛、鼻子、嘴巴以及它们之间的空间关系。
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