传统的CNN在解决物体识别和分类问题方面确实取得了巨大的成功，也可以通过数据增⼴的形式（对于同⼀个物体，加⼊不同⻆度、不同位置的图⽚进⾏训练）提⾼模型性能，但却很难有效识别图片中的语义（和位置关系），也缺少空间分层和空间推理的能力。

胶囊网络（Capsule Networks）是深度学习三巨头之⼀的Geoffrey Hinton提出的⼀种全新的神经⽹络。它基于⼀种新的AI结构：胶囊（Capsule），通过与现有的卷积神经⽹络 （CNN）相结合，在⼀些图像分类的数据上取得了⾮常优越的性能

那什么是胶囊呢？简单来说，胶囊就是将原有⼤家熟知的神经⽹络中的个体神经元替换成了⼀组神经元组成的向量，这些神经元被包裹在⼀起，组成了⼀个胶囊。也就是说：胶囊⽹络中的神经元是⼀个整体，包含了特征状态的各类重要信息，⽐如⻓度、⻆度、⽅向等。因此，胶囊⽹络中的每层神经⽹络都包含了多个胶囊基本单元，这些胶囊可以与上层⽹络中的胶囊进⾏交互传递。

当然，因为胶囊网络计算的复杂性，其训练时间相比于CNN也变得更长。10月26日晚7点，思腾合力专场在智东西公开课将正式开讲，本次专场定名为“胶囊网络与Covid-19检测实战公开课”。NVIDIA解决方案架构师王亮和思腾合力资深系统架构师庄翔甯将主讲NVIDIA A100加速胶囊网络训练及Covid-19检测。

在本次专场中，王亮将围绕NVIDIA Ampere架构、A100 GPU及面向大规模实施AI的NVIDIA SuperPod参考架构进行全面讲解。而庄翔甯将深度解析胶囊网络中的动态路由算法、姿势矩阵以及⽹络架构特⾊，最后还将通过基于A100的思腾合⼒SCM集群对胶囊网络进行加速训练，并在Covid-19进行检测应用。

思腾合⼒SCM⼈⼯智能云平台(SitonHoly Cluster Management Platform)是⼀款专为企业级 AI 开发者设计的GPU⾼效开发与管理的资源调度云平台。其基于思腾合⼒⾃主研发的 SCMScheduler 完成了对 TensorFlow、MXNet、Caffe、 Theano、PyTorch、Keras、XGBoost 等常⽤框架的集成与 GPU 资源调度，同时具备良好的扩展性和兼容性，并且还兼容了市⾯上主流的 NVIDIA GPU，运⾏于 Ubuntu/CentOS 操作系统之上，可以兼容主流 web 浏览器。

本次专场将在智东西公开课直播间上以视频直播的形式进行，包含主讲和问答两个环节。主讲环节60分钟，两位老师通过视频直播的方式实时讲解；问答环节30分钟，两位老师将通过语音/文字的形式进行实时解答。