カプセルのネットワークは、構造体のうちのベクトルのベクトルで、ベクトルのベクトルノルムが長く、それぞれ異なるカテゴリ、出力用のクラスに属する確率を表す続きません。
二つの図が重なっている間、いくつかの重複が機能を区別することが困難となるが、例えば、デジタル識別に、カプセル2つの発現ベクターは、完全に、二桁を特徴とすることができます。
カプセルネットワークので：エンティティの発生確率は、ベクトルモードの大きさ、モジュラス、より高い確率によって測定されます。
より鮮やかに説明します。https：//blog.csdn.net/godwriter/article/details/79216404
カプセルCNNよりもはるかMNISTデータセット、（CapsGNN）ネットワーク出力性能、カプセルの他のネットワーク：
1、カプセルを介してネットワーク攻撃に対する拮抗
2、図畳み込み+図のGCNネットワークの分類能力のカプセル
3、カプセルネットワーク注意+ =ゼロサンプル意図認識機構
ネットワーク上のカプセルに関連する論文は、多くの聴覚障害者をより効果的に通信することを助けるために、そのようなネットワークベースのジェスチャー認識カプセル、94.2パーセントの正解率として、ある;そして画像分類が新しいフレームワークカプセルをグラフICLR 2019年公開ニューラルネットワーク（CapsGNN）、新しいモデルは、カプセルバインドネットワーク図のニューラルネットワークである。（GNN）。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/66923740
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