تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. DnCNN

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: DnCNN




  • دوال الكثافة المثلى للتداخل الموزون في نماذج التعلم Optimal density functions for weighted convolution in learning models

    2026 | المؤلف: Simone Cammarasana وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم الورقة نهجًا جديدًا يسمى الالتفاف الموزون، والذي يعزز طريقة الالتفاف التقليدية المستخدمة للإشارات على الشبكات المنتظمة، مثل الصور ثنائية الأبعاد. على عكس الالتفاف القياسي الذي يعامل جميع البكسلات المجاورة بشكل متساوٍ، يطبق الالتفاف الموزون دالة كثافة مثالية لتعديل مساهمات البكسلات المجاورة بناءً على مسافتها من البكسل المركزي. يهدف هذا الأسلوب إلى تحسين دقة التقريب…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.