新增模块

该代码是一个神经网络模块的实现，主要用于处理输入数据并产生输出。具体而言，该代码有两个类：squash和MaxState。

squash函数定义了一个名为squash的操作，用于对输入进行归一化处理。该函数通过计算兴趣胶囊的模长，并根据模长计算一个标量因子。然后，将标量因子乘以兴趣胶囊，得到归一化后的兴趣胶囊作为输出。

MaxState类是一个神经网络模块，该模块的功能是将输入数据进行处理并产生输出。该模块接收一个输入数据input_data和一个状态state作为输入。首先，通过对输入数据应用线性层和激活函数，将输入数据转换为输出数据out。接着，将out进行形状变换和归一化处理，并将其与一个窗口进行点乘操作。然后，根据窗口的大小将out划分为多个窗口，并对每个窗口进行处理。在处理过程中，将当前窗口与状态进行拼接，并通过应用最大池化操作得到一个新的状态。最后，将所有窗口的处理结果拼接在一起，并返回作为最终的输出。

该代码的作用是提取输入数据中的关键特征并产生对应的输出。通过对输入数据进行线性变换、归一化处理和最大池化操作，该代码能够提取输入数据的最重要的特征，并将其作为输出返回。

import mathimport numpy as np
import paddle
import paddle