为专家解释胶囊网络

胶囊网络（CapsNets）是一种神经网络架构范式，由Sabour等人（2017年）提出，用于克服卷积神经网络（CNN）在建模特征之间空间关系时的局限性。

胶囊是一组神经元，其输出信号表示一个向量，该向量既编码了对象存在的概率，也编码了其实例参数（例如姿态、变形）。

核心机制是动态路由协议（dynamic Routing-by-Agreement），其中低层胶囊将其输出传递给高层胶囊，当它们的预测一致时，从而建模层级的部分-整体结构。

与传统CNN相比，该架构在变换和视角变化下实现了更好的泛化能力。

定义：
“胶囊网络是通过神经元组（胶囊）使用向量输出来编码对象的存在及其实例参数，并利用动态路由来建模层级关系的神经网络。”

来源：
Sabour, S., Frosst, N., & Hinton, G. E. (2017). Dynamic Routing Between Capsules. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).