GAN、正規化フロー、拡散モデルなどの深い生成モデルは、逆問題の強力な正則化器です。それらは、不適切な姿勢を減らし、高品質の結果を達成するのに役立つ大きな可能性を示しています.ただし、このような深い生

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/22 13:04

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728446568770707044/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.03860v5" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.03860v5" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2112.03860v5" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">深い生成モデルによって正則化された逆問題の微分可能なガウス化層</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/differentiable">differentiable</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/MRI">MRI</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/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">GAN、正規化フロー、拡散モデルなどの深い生成モデルは、逆問題の強力な正則化器です。それらは、不適切な姿勢を減らし、高品質の結果を達成するのに役立つ大きな可能性を示しています.ただし、このような深い生</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221122#bookmark-4728446568770707044"><span class="datetime-body">2022/11/22 13:04</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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