二次元专用超分AI模型APISR：在线可用，入选CVPR

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... 2024-04-09 01:40 .. 然后再把这些图像连起来嘛！于是他们决定使用基于图像的方法和数据集打造一个适用于图像和视频的统一的超分辨率和恢复框架。
    新提出的方法面向动漫制作的图像超分辨率（APISR）数据集该团队提出了APISR数据集，这里简单介绍一下其收集整理方法。
    该方法利用了动漫视频的特点（见图2），可以从视频中选出被压缩最少且信息最丰富的帧。
    基于I帧的图像收集：视频压缩涉及到视频质量和数据规模的权衡。
    而现在视频压缩的标准有很多，每一种都有各自的复杂工程系统，但它们都有一个类似的主干设计。
    这些特点导致每一帧的压缩质量是不一样的。
    视频压缩过程会指定一些关键帧（即I帧）作为单个的压缩单元。
    在实践中，I帧是场景变化时的第一帧。
    这些I帧可以占据较大的数据量。
    而非I帧（即P帧和B帧）则有更高的压缩率，它们在压缩过程中需要以I帧为参照，引入随时间的变化情况。
    如图3a所示，在该团队收集的动漫视频中， .. UfqiNews ↓ 1

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... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

... 理解计算：从根号2到AlphaGo -21: 第8季深度学习发展简史-2 ⟶

... 10-11 15:11 , 216 , 216 ..
4 卷积神经网络1980年，一位法国的大学生Yann LeCun通过《Perceptron》接触到了神经元模型，这种看起来具有智慧的机器让他十分着迷，可是他发现关于神经网络的资料简直少的可怜，实际上，就像我们前面所提到的那样，在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题，几乎没多少人研究，更别说解决问题了.
    那个时候，大多数关于神经网络的研究成果都是日本人做出来的，因为西方人已经几乎抛弃了这个领域了.
    在法国，由于Hopfield的振奋人心的作用，依然有一些人坚守这神经网路的研究阵地，Yann LeCun通过这些人的推荐，看到了Geoffrey Hinton 和 Terrence Sejnowski关于玻尔兹曼机的研究论文，这让他们的相遇几乎成为必然.
     在一次学术会议上，Yann LeCun结识了Terrence, Terrence立即告诉Hinton，一个法国的小孩也在做与他们几乎相同的研究.
    他们都意识到了求导（ ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -22: 第8季深度学习发展简史-3 ⟶

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