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@ a本书针对深度生成式图像先验模型管理相关理论研究还不完备, 研究深度生成式模型的可逆求解教学案例研究等问题, 证明了对于浅层反卷积生成式网络, 采用梯度下降可以有效地实现隐编码管理求解 ; 证明投影梯度算法在目标函数满足受限强凸/受限强平滑条件下是收敛的 ; 针对当前深度生成式网络尚不能完全学习到丰富且复杂的自然图像分布的问题, 提出新的扩展生成式网络表示范围的图像复原算法, 同时考虑生成器范围内和范围外图像还原损失项, 通过最小化额外的范围误差惩罚项关联范围内和范围外图像管理, 通过调整最终目标项中每个损失项附加的权重来控制误差松弛量, 以此扩展生成式网络表示能力。
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图像逆问题求解研究：基于深度神经网络的视角= Research on solving image inverse problem：from the perspective of deep neural network/张墨华著.-北京：经济管理出版社，2021.05 209页：图；24cm ISBN 978-7-5096-7921-0：CNY78.00 本书针对深度生成式图像先验模型管理相关理论研究还不完备, 研究深度生成式模型的可逆求解教学案例研究等问题, 证明了对于浅层反卷积生成式网络, 采用梯度下降可以有效地实现隐编码管理求解 ; 证明投影梯度算法在目标函数满足受限强凸/受限强平滑条件下是收敛的 ; 针对当前深度生成式网络尚不能完全学习到丰富且复杂的自然图像分布的问题, 提出新的扩展生成式网络表示范围的图像复原算法, 同时考虑生成器范围内和范围外图像还原损失项, 通过最小化额外的范围误差惩罚项关联范围内和范围外图像管理, 通过调整最终目标项中每个损失项附加的权重来控制误差松弛量, 以此扩展生成式网络表示能力。 ●
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1
1547261
215472619
自科库301/301自科库 106排2列5层/
[索取号:TP391.413/Z142]
在馆
2
1547262
215472628
自科库301/301自科库 106排2列5层/
[索取号:TP391.413/Z142]
在馆
