Hinton胶囊网络论文《Dynamic Routing between Capsules》的一作Sara Sabour日前在GitHub公布了代码，使用TensorFlow和NumPy实现，只有一台GPU也行，仅仅5天，fork的数量就超过了1.4万。

目前绝大多数AI研究人员认为胶囊网络肯定会在短期内彻底取代CNN（深度神经网络）成为AI产业主流技术。

胶囊网络的原理是在神经元单个模块上用一套向量整合多个属性表达式（如同一个胶囊内有多重药物颗粒），相比传统CNN单个标量表达式更符合人脑思维模式，训练所需数据也要少很多，尤其在复杂数据集内相比CNN有压倒性优势，但胶囊网络劣势也很明显，由于标量变成了向量，无论训练还是推理计算量提升了数倍到几百倍不等，目前三层简单胶囊网络用1080TI训练都需要1天时间

完全理解不了，以后只能做人体电池了。

完全理解不了，以后只能做人体电池了。

阿法狗使用的是卷积神经网络更深的残差神经网络，看样子阿法狗可以更强了


什么时候可以打星际2？

你觉得星际2的电脑AI比狗厉害？

那当然是，围棋象棋这种是静态完全信息博弈，星际2这种即时不透明的信息博弈难度大太多。‘
alpha zero的paper已经出来了。你基本上可以自己根据paper写一个走五子棋的阿法狗。

而星际2现在还没有alpha zero这样子像样的paper，可以猜想星际2需要最基本的需要图像识别，你要识别地图上的兵和建筑物，
还要判断采矿运营，探路，要不要上去一波，还是防守，每一个策略都需要一个神经网络去判断
而现在强化学习还是不能统一这么多神经网络。还没办法让ai去判断一盘星际2里的双方的局势，在一个timing点上ai应该做什么。

这东西有啥用

狗不会打星际，当然是星际2的电脑AI厉害

感觉没什么意义啊，时间换空间？

等ai的专用设备出来喽，通用设备效率自然低

每个字都认识，但是连在一起并不知道什么意思

也许有一天程序员会被当成异端，绑柱子上烧死

然而并没有觉得capsule能很快取代cnn，纯扯蛋。看不懂很正常，因为写这文的人自己也看不懂。

本帖最后由 flyingchaos 于 2018-2-6 12:53 通过手机版编辑

看起来像是传销