Съдържание:
- Определение - Какво означава Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
- Techopedia обяснява Devolu Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Определение - Какво означава Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
Дълбоката конволюционна обратна графична мрежа (DC-IGN) е особен тип конволюционна невронна мрежа, която е насочена към свързване на графични изображения с изображения. Експертите обясняват, че дълбоката конволюционна обратна графична мрежа използва парадигма „визия като обратна графика“, която използва елементи като осветление, местоположение на обекти, текстура и други аспекти на дизайна на изображенията за много сложна обработка на изображения.
Techopedia обяснява Devolu Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Дълбоката конволюционна обратна графична мрежа има модел, който включва „енкодер“ и „декодер“ - това е вид невронна мрежа, която използва различни слоеве за обработка на входа за извеждане на резултати. Типичната невронна мрежа за подаване включва входен слой, скрити слоеве и изходен слой. Дълбоката конволюционна обратна графична мрежа използва начални слоеве, за да кодира чрез различни свити, използвайки максимално обединяване и след това използва следващи слоеве, за да декодира с отпушване. По време на този процес мрежата използва „латентни променливи за сцената“ и аспекти на спускане на градиента и обратно разпространение, за да се научи как да представя аспекти на изображенията.
Що се отнася до популярните приложения на дълбоки конволюционни обратни графични мрежи, тези мрежи често се използват за създаване на променливи изходи за обект като например човешко лице. Обучавайки модела, дълбоката конволюционна обратна графична мрежа може да разработи динамичен механизъм за изобразяване въз основа на аспекти като ъгъл и сянка. Крайният резултат е по-интелигентна способност за манипулиране на сложни триизмерни изображения.
