Las redes Capsule son redes neuronales que consisten en lo que se llaman cápsulas: grupos de neuronas que codifican no solo la probabilidad de una característica, sino también sus propiedades como posición y orientación.
A diferencia de las redes neuronales convolucionales clásicas (CNN), las redes Capsule capturan mejor las relaciones jerárquicas y la información espacial.
La comunicación entre cápsulas se realiza mediante un método dinámico de enrutamiento por acuerdo, en el que las cápsulas en capas superiores solo reciben señales de cápsulas inferiores que hacen predicciones similares.
Esto conduce a un reconocimiento de objetos más robusto ante diferentes perspectivas y distorsiones.
Las redes Capsule se investigan para complementar o reemplazar los modelos CNN clásicos en áreas como la visión por computadora y el reconocimiento de patrones.