人工智能新算法层出，谁才是他背后真正的坚强盾牌( 二 )_近年来

近年来，以深度学习算法为代表的人工智能技术快速发展，在计算机视觉、语音识别、语义理解等领域都实现了突破。但其相关算法目前并不完美，有待继续加强理论性研究，也不断有很多新的算法理论成果被提出，如胶囊网络、生成对抗网络、迁移学习等。

胶囊网络是为了克服卷积神经网络的局限性而提出的一种新的网络架构。卷积神经网络存在着难以识别图像中的位置关系、缺少空间分层和空间推理能力等局限性。受到神经科学的启发，人工智能领军人物 Hinton 提出了胶囊网络的概念。

胶囊网络由胶囊而不是由神经元构成，胶囊由一小群神经元组成，输出为向量，向量的长度表示物体存在的估计概率，向量的方向表示物体的姿态参数。胶囊网络能同时处理多个不同目标的多种空间变换，所需训练数据量小，从而可以有效地克服卷积神经网络的局限性，理论上更接近人脑的行为。但胶囊网络也存在着计算量大、大图像处理上效果欠佳等问题，有待进一步研究。