Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
Ang malalim na convolutional na kabaligtaran graphics network (DC-IGN) ay isang partikular na uri ng koneksyon ng neural network na naglalayong maiugnay ang mga representasyon ng mga graphic sa mga imahe. Ipinapaliwanag ng mga eksperto na ang isang malalim na koneksyon ng kabaligtaran na graphic network ay gumagamit ng isang "pangitain bilang kabaligtaran na graphics" na paradigma na gumagamit ng mga elemento tulad ng pag-iilaw, lokasyon ng object, texture at iba pang mga aspeto ng disenyo ng imahe para sa napaka sopistikadong pagproseso ng imahe.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Ang malalim na koneksyon ng kabaligtaran na network ng graphics ay may isang modelo na kasama ang isang "encoder" at isang "decoder" - ito ay isang uri ng neural network na gumagamit ng iba't ibang mga layer upang maproseso ang pag-input sa mga resulta ng output. Ang isang tipikal na network ng neural ng feedforward ay may kasamang input layer, nakatagong mga layer at output layer. Ang malalim na convolutional na kabaligtaran na network ng graphics ay gumagamit ng paunang mga layer upang mag-encode sa pamamagitan ng iba't ibang mga convolutions, paggamit ng max pooling, at pagkatapos ay gumagamit ng kasunod na mga layer upang mag-decode nang hindi nagugulo. Sa buong prosesong ito, ang network ay gumagamit ng "mga variable na eksena ng eksena" at mga aspeto ng gradient na paglusong at backpropagation upang malaman kung paano kumakatawan sa mga aspeto ng mga imahe.
Tulad ng para sa mga tanyag na aplikasyon ng malalim na koneksyon ng kabaligtaran na mga network ng graphics, ang mga network na ito ay madalas na ginagamit upang lumikha ng variable na mga output para sa isang bagay tulad ng, halimbawa, isang mukha ng tao. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa modelo, ang malalim na koneksyon ng kabaligtaran na network ng graphics ay maaaring gumana ng isang dynamic na pag-render ng engine batay sa mga aspeto tulad ng anggulo at lilim. Ang resulta ay ang isang mas matalinong kakayahan upang manipulahin ang sopistikadong mga three-dimensional na imahe.
