L'étiquetage spontané du contenu d'une image numérique est une des difficultés les plus importantes de l'apprentissage profond qui associe la visualisation informatique et la langue anglaise. Dans ce travail de recherche, nous présentons un modèle de propagation basé sur une production récurrente profonde qui rassemble les améliorations modernes dans la visualisation informatique et la paraphrase de contrivance et qui peut être utilisé pour générer des verdicts réguliers étiquetant une image numérique. Le prototype est réalisé pour tirer pleinement parti de la probabilité...
L'étiquetage spontané du contenu d'une image numérique est une des difficultés les plus importantes de l'apprentissage profond qui associe la visu...
Die spontane Kennzeichnung des Inhalts eines digitalen Bildes ist eine der wichtigsten Schwierigkeiten beim Deep Learning, das die Computervisualisierung und die englische Sprache miteinander verbindet. In dieser Forschungsarbeit haben wir ein propagatives Modell entwickelt, das auf einer tiefen, wiederkehrenden Produktion basiert, die moderne Verbesserungen in der Computervisualisierung und in der Umschreibung von Erfindungen zusammenfasst, und das verwendet werden kann, um regelmäßige Urteile zur Kennzeichnung eines digitalen Bildes zu erzeugen. Das Prototypische wird durchgeführt, um...
Die spontane Kennzeichnung des Inhalts eines digitalen Bildes ist eine der wichtigsten Schwierigkeiten beim Deep Learning, das die Computervisualisier...
