胶囊神经网络输入维度

胶囊神经网络（Capsule Neural Network）是一种新兴的神经网络架构，它的输入维度可以根据具体的任务和数据集而变化。在传统的卷积神经网络中，输入维度通常是固定的，比如图像分类任务中的图像尺寸和通道数。而在胶囊神经网络中，输入维度可以是任意的向量或矩阵。

胶囊神经网络的核心是胶囊（Capsule），它是一组相关的神经元，用来表示特定的实体或特征。每个胶囊都可以输出一个向量，该向量包含了实体或特征的各种属性信息，比如姿态、大小、颜色等。因此，胶囊神经网络的输入维度取决于任务需要表示的实体或特征的属性数量。

举个例子，如果我们要使用胶囊神经网络进行图像分类任务，那么输入维度可以是一个三维矩阵，其中每个元素表示像素的颜色值。如果我们要进行文本分类任务，那么输入维度可以是一个二维矩阵，其中每个元素表示一个词的词向量。

总之，胶囊神经网络的输入维度是根据具体任务和数据集而确定的，可以是任意的向量或矩阵。