RNN

基于标准化生成流的人体运动风格迁移方法

近期,清华大学温玉辉博士后、刘永进教授、中科院计算所副研究员高林、香港城市大学傅红波教授等合作,在CVPR2021上发表论文,提出了一种基于标准化生成流(Glow)的自回归运动风格迁移方法,并在GitHub上开源了Jittor代码。

形象的解释:DBN、GAN、RNN、LSTM、CNN

深度信念网络(Deep Belief Nets),是一种概率生成模型,能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。深度信念网络通过采用逐层训练的方式,解决了深层次神经网络的优化问题,通过逐层训练为整个网络赋予了较好的初始权值,使得网络只要经过微调就可以达到最优解。

RNN循环神经网络

CNN(卷积神经网络)我们会发现,他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响,比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果。但是,对于一些与时间先后有关的,比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等,这些算法的表现就不尽如人意了。因此,RNN就应运而生了......

错误 | 电子创新网 Imgtec 社区

错误

网站遇到了不可预知的错误。请稍后再试。