Định nghĩa Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN) là gì?
Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN) là Sâu Convolutional Inverse Network Graphics (DC-IGN). Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN) - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Các xoắn mạng đồ họa nghịch đảo sâu (DC-IGN) là một loại đặc biệt của mạng lưới thần kinh xoắn mà là nhằm mục đích quan đại diện đồ họa cho hình ảnh. Các chuyên gia giải thích rằng một chập mạng đồ họa nghịch đảo sâu sử dụng một “tầm nhìn như đồ họa nghịch đảo” mô hình mà sử dụng các yếu tố như ánh sáng, vị trí đối tượng, kết cấu và các khía cạnh khác của thiết kế hình ảnh cho xử lý hình ảnh rất tinh vi.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
Các mạng đồ họa nghịch xoắn sâu có một mô hình trong đó bao gồm một “bộ mã hóa” và “giải mã” - đó là một loại mạng thần kinh có sử dụng các lớp khác nhau để quá trình đầu vào cho kết quả đầu ra. Một mạng truyền thẳng điển hình bao gồm một lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp ra. Các xoắn mạng đồ họa nghịch đảo sâu sử dụng các lớp ban đầu để mã hóa thông qua nhiều nếp cuộn khác nhau, sử dụng tổng hợp tối đa, và sau đó sử dụng các lớp tiếp theo để giải mã với unpooling. Trong suốt quá trình này, việc sử dụng mạng “cảnh biến tiềm ẩn” và các khía cạnh của gradient descent và lan truyền ngược để học hỏi làm thế nào để đại diện các khía cạnh của hình ảnh.
What is the Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)? - Definition
The deep convolutional inverse graphics network (DC-IGN) is a particular type of convolutional neural network that is aimed at relating graphics representations to images. Experts explain that a deep convolutional inverse graphics network uses a “vision as inverse graphics” paradigm that uses elements like lighting, object location, texture and other aspects of image design for very sophisticated image processing.
Understanding the Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
The deep convolutional inverse graphics network has a model that includes an “encoder” and a “decoder” – it is a type of neural network that uses various layers to process input to output results. A typical feedforward neural network includes an input layer, hidden layers and output layer. The deep convolutional inverse graphics network uses initial layers to encode through various convolutions, utilizing max pooling, and then uses subsequent layers to decode with unpooling. Throughout this process, the network uses “scene latent variables” and aspects of gradient descent and backpropagation to learn how to represent aspects of images.
Thuật ngữ liên quan
- Artificial Neural Network (ANN)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Deconvolutional Neural Network (DNN)
- Recurrent Neural Network (RNN)
- Algorithm
- Deepfake
- Computational Linguistics
- Turing Test
- Backward Chaining
- Expert System
Source: Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN) là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm