HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

شبكة ت💬لطيق عميقة متكررة للصور ذات الدقة العالية

Jiwon Kim Jung Kwon Lee Kyoung Mu Lee

الملخص

نقترح طريقة لتحسين دقة الصور (SR) باستخدام شبكة ت💬 convoيولية متكررة بعمق كبير (DRCN). تحتوي شبكتنا على طبقة متكررة ذات عمق كبير جدًا (حتى 16 تكرارًا). يمكن أن يحسن زيادة عمق التكرار الأداء دون إدخال معلمات جديدة لل_Convolutions_ إضافية. رغم الفوائد، فإن تعلم DRCN صعب للغاية باستخدام طريقة الانحدار القياسي بسبب مشكلة انفجار/اختفاء التدرجات. لتسهيل صعوبة التدريب، نقترح امتدادين: الإشراف المتكرر والاتصال القفز. تتفوق طريقتنا بشكل كبير على الطرق السابقة.注释:- "Convolutions" 在阿拉伯语中通常直接使用英文单词,因此在括号中标注了原文。- "SR" 和 "DRCN" 是常见的缩写,直接翻译为阿拉伯语缩写。- "انفجار/اختفاء التدرجات" 是对 "exploding/vanishing gradients" 的通用译法。


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
شبكة ت💬لطيق عميقة متكررة للصور ذات الدقة العالية | مستندات | HyperAI