逆問題に対して学習された反復再構成アルゴリズムは、問題に関する分析知識をデータから学習されたモジュールと組み合わせる柔軟性を提供します。このようにして、測定データとの整合性を確保しながら、高い再構成パ

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/20 12:53

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4714252218338044994/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07562v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07562v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.07562v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ニューラル常微分方程式を使用して学習したコーンビームCT再構成</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/sparse">sparse</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/CT">CT</a>]</li><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/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">逆問題に対して学習された反復再構成アルゴリズムは、問題に関する分析知識をデータから学習されたモジュールと組み合わせる柔軟性を提供します。このようにして、測定データとの整合性を確保しながら、高い再構成パ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220120#bookmark-4714252218338044994"><span class="datetime-body">2022/01/20 12:53</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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