Inhoudsopgave:
- Definitie - Wat betekent Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
- Techopedia verklaart Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Definitie - Wat betekent Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)?
Het diepe convolutionele inverse grafische netwerk (DC-IGN) is een bepaald type convolutioneel neuraal netwerk dat is gericht op het relateren van grafische weergaven aan afbeeldingen. Experts leggen uit dat een diep convolutioneel omgekeerd grafisch netwerk een "visie als omgekeerde grafische" paradigma gebruikt dat elementen zoals verlichting, objectlocatie, textuur en andere aspecten van beeldontwerp gebruikt voor zeer geavanceerde beeldverwerking.
Techopedia verklaart Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)
Het diepe convolutionele omgekeerde grafische netwerk heeft een model dat een "encoder" en een "decoder" omvat - het is een type neuraal netwerk dat verschillende lagen gebruikt om input te verwerken voor outputresultaten. Een typisch feedforward neuraal netwerk omvat een inputlaag, verborgen lagen en outputlaag. Het diepe convolutionele omgekeerde grafische netwerk gebruikt initiële lagen om door verschillende convoluties te coderen, met behulp van max pooling, en gebruikt vervolgens volgende lagen om te decoderen met unpooling. Gedurende dit proces maakt het netwerk gebruik van "scene latent variabelen" en aspecten van gradiëntdaling en backpropagation om te leren hoe aspecten van afbeeldingen kunnen worden weergegeven.
Wat populaire toepassingen van diepe convolutionele omgekeerde grafische netwerken betreft, deze netwerken worden vaak gebruikt om variabele uitgangen te creëren voor een object, zoals bijvoorbeeld een menselijk gezicht. Door het model te trainen, kan het diepe convolutionele omgekeerde grafische netwerk een dynamische rendering-engine opzetten op basis van aspecten als hoek en schaduw. Het eindresultaat is een intelligenter vermogen om geavanceerde driedimensionale afbeeldingen te manipuleren.
