胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构( 二 )_胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架

类似地，如果改变面部的特定区域（即切换眼睛和鼻子的位置），网络也可以识别脸部，但是它已经不是真正的脸部了。

CNN只学习到了图像中的统计信息，但是他们没有学习基本的思维，即到究竟什么样子才会被称作是脸。

关于CNN为何不能学习思维的理论，人工智能之父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）针对于用于缩小网络规模和计算需求的池化操作哀叹道：“在卷积神经网络中使用的池化操作是一个大错误，它工作得如此好就是一个灾难！”池化层破坏信息，使得网络无法学习更高级的思维。

因此，他着手开发一种新的体系结构，这种体系结构并不很依赖于这种池化操作。

什么是胶囊网络？Hinton 和 Sabour 从神经科学中借用了一些想法，即认为大脑被组织成了叫做胶囊的模块。

这些胶囊特别擅长处理物体的姿态（位置、大小、方向）、变形、速度、反照率、色调、纹理等特征。

他们推测，大脑肯定有一种机制，将低层次的视觉信息传递到它认为能最好的处理这些信息的胶囊。

胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构( 二 )