ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলি মেশিনে হিন্টনের মানব মস্তিষ্কের পর্যবেক্ষণ অনুকরণ করার চেষ্টা করে। অনুপ্রেরণাটি সত্য যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির অংশগুলির স্থানিক সম্পর্কের আরও ভাল মডেলিংয়ের প্রয়োজন ছিল ms সহ-অস্তিত্বের মডেলিংয়ের পরিবর্তে, আপেক্ষিক অবস্থানকে উপেক্ষা করে ক্যাপসুল-নেটগুলি শ্রেণিবিন্যাসের সাথে বিভিন্ন উপ-অংশগুলির বৈশ্বিক আপেক্ষিক রূপান্তরকে মডেল করার চেষ্টা করে। এটি অন্যের দ্বারা উপরে বর্ণিত হিসাবে ইক্যুভারিয়েন্স বনাম আক্রমণাত্মক বাণিজ্য বন্ধ is
এই নেটওয়ার্কগুলি তাই কিছুটা দৃষ্টিভঙ্গি / অভিমুখী সচেতনতা অন্তর্ভুক্ত করে এবং বিভিন্ন দিকনির্দেশে ভিন্নভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়। এই সম্পত্তি তাদের আরও বৈষম্যমূলক করে তোলে, যখন সুপ্ত-স্থান বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যাখ্যামূলক, নির্দিষ্ট বিবরণ ধারণ করে বলে সম্ভাব্যভাবে ভঙ্গ অনুমান করার দক্ষতার পরিচয় দেয়।
নেটওয়ার্কের অন্য একটি স্তরকে সংশ্লেষ না করে স্তরটির মধ্যে ক্যাপসুল নামক নেস্টেড স্তর অন্তর্ভুক্ত করে এগুলি সম্পন্ন করা হয়। এই ক্যাপসুলগুলি নোডের জন্য একটি স্কেলারের পরিবর্তে ভেক্টর আউটপুট সরবরাহ করতে পারে।
কাগজের গুরুত্বপূর্ণ অবদান হ'ল গতিশীল রাউটিং যা একটি স্মার্ট স্ট্র্যাটেজি দ্বারা স্ট্যান্ডার্ড সর্বাধিক-পুলিংকে প্রতিস্থাপন করে। উপরের স্তরটিতে আউটপুট কেবল উপযুক্ত পিতামাতার কাছে প্রেরণ করা যায় তা নিশ্চিত করতে এই অ্যালগরিদম ক্যাপসুল আউটপুটগুলিতে একটি গড়-শিফট ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করে।
লেখকরা একটি প্রান্তিক ক্ষতি এবং পুনর্নির্মাণ ক্ষতি সহ অবদানগুলিও জুটি করেন, যা একই সাথে টাস্কটি আরও ভালভাবে শিখতে সহায়তা করে এবং এমএনআইএসটিতে শিল্প ফলাফলের অবস্থা প্রদর্শন করে।
সাম্প্রতিক-গবেষণাপত্রটির নামকরণ হয়েছে ক্যাপসুলের মধ্যে ডায়নামিক রাউটিং
এবং এটি আর্ক্সিভে উপলব্ধ: https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf ।