HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

MR-VNet: استعادة الوسائط باستخدام الشبكات فولتيرا

Loay Rashid Amit Unde Siddharth Roheda

الملخص

يقدم هذا البحث ورقة بحثية فئة جديدة من هياكل الشبكات المُعدَّلة تستند إلى صيغة سلسلة فولتيرا. من خلال إدخال عدم الخطية إلى دالة استجابة النظام باستخدام التباعد من الرتبة العليا بدلًا من الدوال التفعيلية التقليدية، نقدّم إطارًا عامًا لمعالجة إصلاح الصور/مقاطع الفيديو. ونتيجة لتجريب مكثف، نُظهر أن البنية المقترحة تحقق أداءً من الدرجة الأولى (SOTA) في مجال إصلاح الصور/مقاطع الفيديو. علاوةً على ذلك، نثبت أن الشبكة ذات التفعيل غير الخطية المُعدَّلة (NAF-NET)، التي تم إدخالها حديثًا، يمكن اعتبارها حالة خاصة ضمن الفئة الأوسع من الشبكات العصبية فولتيرا. تُبرز هذه النتائج الإمكانات الكبيرة للشبكات العصبية فولتيرا كأداة مرنة وقوية لمعالجة المهام المعقدة لإصلاح الصور في مجال الرؤية الحاسوبية.


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