このペーパーでは、加算器ニューラルネットワーク（AdderNet）を使用して単一画像の超解像問題を研究します。畳み込みニューラルネットワークと比較して、AdderNetは加算を利用して出力機能を計算

arxiv_reader のブックマーク 2021/05/05 11:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4702189352956237634/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2009.08891v7" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2009.08891v7" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2009.08891v7" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">AdderSR：エネルギー効率の良い画像の超解像に向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> このペーパーでは、加算器ニューラルネットワーク（AdderNet）を使用して単一画像の超解像問題を研究します。畳み込みニューラルネットワークと比較して、AdderNetは加算を利用して出力機能を計算</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210505#bookmark-4702189352956237634"><span class="datetime-body">2021/05/05 11:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！