Innholdsfortegnelse:
- Definisjon - Hva betyr Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
- Techopedia forklarer Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Definisjon - Hva betyr Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
Det dype konvolusjonelle inverse grafikknettverket (DC-IGN) er en spesiell type konvolusjonell nevralt nettverk som er rettet mot å relatere grafikkrepresentasjoner til bilder. Eksperter forklarer at et dypt innviklet omvendt grafikknettverk bruker et "visjon som invers grafikk" -paradigme som bruker elementer som belysning, objektplassering, tekstur og andre aspekter ved bildedesign for veldig sofistikert bildebehandling.
Techopedia forklarer Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Det dype, innviklede omvendte grafikknettverket har en modell som inkluderer en "koder" og en "dekoder" - det er en type nevralt nettverk som bruker forskjellige lag for å behandle input for å gi ut resultater. Et typisk fremadrettet nevralt nettverk inkluderer et inputlag, skjulte lag og et outputlag. Det dype, omvendte omvendte grafikknettverket bruker innledende lag for å kode gjennom forskjellige viklinger, ved å bruke maksimal sammenslåing, og bruker deretter påfølgende lag til å avkode med utpooling. Gjennom denne prosessen bruker nettverket "sceniske latente variabler" og aspekter ved gradientnedstigning og bakpropagering for å lære å representere sider ved bilder.
Når det gjelder populære applikasjoner av dype, omvendte inverse grafikknettverk, blir disse nettverkene ofte brukt til å lage variable utganger for et objekt som for eksempel et menneskelig ansikt. Ved å trene modellen kan det dype, innviklede omvendte grafikknettverket opparbeide en dynamisk gjengivelsesmotor basert på aspekter som vinkel og skygge. Sluttresultatet er en mer intelligent evne til å manipulere sofistikerte tredimensjonale bilder.
