自然な画像復元のための一般化された事前学習は、重要でありながら挑戦的な作業です。初期の方法は、正規化されたスパース性、L0勾配、ダークチャネル事前分布などを含む手作りの事前分布を主に含んでいました。最

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 11:49

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716708584831750626/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.06074v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.06074v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.06074v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">TAPE: 画像復元のためのタスクに依存しない事前埋め込み</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/disentangling">disentangling</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</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/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">自然な画像復元のための一般化された事前学習は、重要でありながら挑戦的な作業です。初期の方法は、正規化されたスパース性、L0勾配、ダークチャネル事前分布などを含む手作りの事前分布を主に含んでいました。最</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220314#bookmark-4716708584831750626"><span class="datetime-body">2022/03/14 11:49</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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