Capsule network

Капсульная сеть (Capsule network) — архитектура нейросети, сохраняющая пространственные отношения между частями объекта. В отличие от свёрточных сетей, она кодирует не только факт наличия признака, но и его позу: положение, ориентацию, масштаб. Зачем это важно? Обычные сети часто путают объекты с похожими деталями: лицо с переставленными глазами для них всё ещё лицо. Капсулы решают эту проблему, передавая признаки по иерархии в виде векторов. Как работает? Каждая капсула выдаёт вектор: его длина — вероятность наличия объекта, а направление — параметры позы. Вышестоящие капсулы получают от нижних предсказания, куда должен смотреть следующий уровень, и согласовывают их. Если предсказания совпадают, капсула активируется сильнее. Так достигается инвариантность к позе без потери деталей. Пример: в медицинской диагностике капсульная сеть анализирует снимки лёгких, проверяя, что тень по форме и ориентации согласована с анатомией, что снижает ложные срабатывания. Вывод: капсульные сети — шаг к ИИ, который моделирует структуру реальности, а не просто подбирает паттерны. Они пока дороги в вычислениях, но открывают путь к системам, лучше переносящим обучение на новые задачи.