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恢复图片丢失的第四维度，MIT这项新研究找回了时间

晓查发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI在拍照时我们常常会遇到这样的苦恼：由于设置的快门时间太长，快速运动的物体会在身后产生严重的拖影。除非是为了特殊的艺术效果，一般来说这张照片就报废了。然而来自MIT的研究人员却告诉我们，拍糊了的照片不要扔，丢给这个神经网络，还你一份运动视频。拖影...

让模糊图片变视频，找回丢失的时间维度，MIT这项新研究就像魔术

晓查发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI在拍照时我们常常会遇到这样的苦恼：由于设置的快门时间太长，快速运动的物体会在身后产生严重的拖影。除非是为了特殊的艺术效果，一般来说这张照片就报废了。然而来自MIT的研究人员却告诉我们，拍糊了的照片不要扔，丢给这个神经网络，还你一份运动视频。拖影...

一文搞懂tensorflow2.0(2)

全连接层net=tf.keras.layers.Dense(units,activation)net.build(input_shape=())完成网络参数的创建net.kernel获取权值矩阵net.bias获取偏置向量net.trainable_variables获取待优化参数...

机器学习100天-Day2305 深层神经网络

说明：本文依据《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》完成，所有版权和解释权均归作者和翻译成员所有，我只是搬运和做注解。进入第二部分深度学习第十一章训练深层神经网络在第十章以及之前tf练习中，训练的深度神经网络都只是简单的demo，如果增大数据量或是面对更多的特征，遇到的问题就...

「实战」GAN网络图像翻译机:图像复原、模糊变清晰、素描变彩图

1新智元专栏近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征...

ProGAN(Progressive Growing of GANs)是一种创新的生成对抗网络

ProGAN（ProgressiveGrowingofGANs）是一种创新的生成对抗网络（GAN）训练方法，由SMZhang和L.Zhang在2018年提出。ProGAN的核心思想是通过逐渐增加生成器和判别器的分辨率来训练GAN，从而在高分辨率图像上实现高质量的生成效果。这种方法避免了在训...

CNN手把手维修攻略:你的网络不好好训练，需要全面体检

作者ZeyadEmam方栗子郭一璞编译量子位出品|公众号QbitAI你的CNN还健在么？Github用户ZeyadEmam贡献了一篇CNN故障排除攻略，详细介绍了CNN的常见故障和调教方法，量子位编译了中文版。欢迎收藏并食用~介绍本文是一篇给卷积神经网络排查故障的攻略，主要来自...

PULSE:一种基于隐式空间的图像超分辨率算法

作者：Kabuto分享一篇CVPR2020录用论文：PULSE:Self-SupervisedPhotoUpsamplingviaLatentSpaceExplorationofGenerativeModels，作者提出了一种新的图像超分辨率方法，区别于有监督的PSNR-...

理解卷积神经网络?看这篇论文就够了

南洋理工大学的综述论文《RecentAdvancesinConvolutionalNeuralNetworks》对卷积神经网络的各个组件以及进展情况进行总结和解读，其中涉及到CNN中各种重要层的数学原理以及各种激活函数和损失函数。机器之心技术分析师对该论文进行了解读。论文地址：http...

如何可视化神经网络训练过程中的损失函数?

专栏推荐正文本文将介绍一个和pytorch紧密结合的机器学习库，visdomVisdom的安装Pipinstallvisdom如果安装失败pipinstall--upgradevisdom安装好之后，我们需要实时开启Python-mvisdom.server然后会出现在浏览输入这个网址...