Сеть нейронная капсульная (Caps Net) — система машинного обучения, представляющая собой тип искусственной нейронной сети (ИНС), которую можно использовать для лучшего модели иерархических отношений. Этот подход представляет собой попытку более точно имитировать биологическую нейронную организацию.
[Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]
Сеть нейронная, капсульная (Capsule neural network) — это архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для распознавания изображений. Главными преимуществами данной архитектуры является существенное снижение размеров необходимой для обучения выборки, а также повышение точности распознавания и устойчивость к атакам типа «белый ящик». Ключевым нововведением капсульных нейросетей является наличие так называемых капсул – элементов, являющихся промежуточными единицами между нейронами и слоями, которые представляют собой группы виртуальных нейронов, отслеживающих не только отдельные детали изображения, но и их расположение друг относительно друга. Данная архитектура была задумана Джеффри Хинтоном в 1979 году, сформулирована в 2011 году и опубликована в двух статьях в октябре 2017 года.
[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]