Taula de continguts:
- Definició: què significa Xarxa de Gràfics Inversius Convolutionals Profunds (DC-IGN)?
- Techopedia explica Xarxa de gràfics inversos profunds revolucionaris (DC-IGN)
Definició: què significa Xarxa de Gràfics Inversius Convolutionals Profunds (DC-IGN)?
La profunda xarxa de gràfics inversos convolutionals (DC-IGN) és un tipus particular de xarxa neuronal convolutiva que està dirigida a relacionar representacions gràfiques amb imatges. Els experts expliquen que una profunda xarxa de gràfics inversos revolucionaris utilitza un paradigma de "visió com a gràfics inversos" que utilitza elements com la il·luminació, la ubicació d'objectes, la textura i altres aspectes del disseny d'imatges per a un processament d'imatges molt sofisticat.
Techopedia explica Xarxa de gràfics inversos profunds revolucionaris (DC-IGN)
La profunda xarxa de gràfics inversos revolucionaris té un model que inclou un "codificador" i un "descodificador": és un tipus de xarxa neuronal que utilitza diverses capes per processar l'entrada per obtenir resultats. Una xarxa neuronal típica d’informació inclou una capa d’entrada, capes ocultes i una capa de sortida. La profunda xarxa de gràfics inversos convolutius utilitza capes inicials per codificar a través de diverses convolucions, utilitzant l'agrupació màxima i, a continuació, utilitza capes posteriors per a descodificar amb desobstrucció. Durant tot aquest procés, la xarxa utilitza “variables latents d’escena” i aspectes de descens i graduació posterior de gradient per aprendre a representar aspectes d’imatges.
Pel que fa a aplicacions populars de xarxes gràfiques inverses profundes revolucionàries, sovint s’utilitzen aquestes xarxes per crear sortides variables per a un objecte com, per exemple, un rostre humà. Entrenant el model, la profunda xarxa de gràfics inversos revolucionaris pot treballar amb un motor de rendició dinàmic basat en aspectes com l'angle i l'ombra. El resultat final és una capacitat més intel·ligent de manipular imatges tridimensionals sofisticades.
