この論文では、逆問題を解くためのさまざまな深層学習戦略を調査します。逆問題の既存の深層学習ソリューションを、直接マッピング、データ整合性オプティマイザー、および深正則化の3つのカテゴリに分類します。

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/10 12:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710957916546682274/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.04731v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.04731v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.04731v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">逆問題の深層学習法の調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/tracking">tracking</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</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/face">face</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、逆問題を解くためのさまざまな深層学習戦略を調査します。逆問題の既存の深層学習ソリューションを、直接マッピング、データ整合性オプティマイザー、および深正則化の3つのカテゴリに分類します。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211110#bookmark-4710957916546682274"><span class="datetime-body">2021/11/10 12:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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