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【单选题】
()是利用“生成对抗网络”模型而形成的智能图像处理技术。
A.
增强现实(AR)
B.
计算机视觉
C.
深度伪造
D.
虚拟现实(VR)
题目标签:
生成对抗网络
图像处理技术
对抗网络
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参考答案:
举一反三
【判断题】生成对抗网络(GAN)为代表的深度生成框架,可以创造出逼真的图像,流畅的文章,动听的音乐。( )
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【多选题】已知生成对抗网络的目标函数为【图片】。则下列描述正确的有
A.
无论是生成器,还是判别器,都要使得其取值最大
B.
判别器训练阶段,需要使得其取值尽可能大
C.
生成器的优化目标是是,使得其取值尽可能地小
D.
无论是生成器,还是判别器,都是要使得其取值先变大,后变小
查看完整题目与答案
【多选题】363/651生成对抗网络目前应用非常广泛,以下场景中可以使用此网络的是?
A.
数据增强
B.
语义分割
C.
信息检索
D.
图像生成
查看完整题目与答案
【判断题】生成对抗网络(GAN)在训练过程中,生成网络G的目标就是尽量...“博弈过程”,最终的平衡点即纳什均衡点。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】图像处理技术是ps吗
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【多选题】DSA图像处理技术包括()
A.
屏气技术
B.
窗口技术
C.
校正配准不良
D.
匹配滤过
E.
缩光技术
查看完整题目与答案
【单选题】()是利用“生成对抗网络”模型而形成的智能图像处理技术。
A.
增强现实(AR)
B.
计算机视觉
C.
深度伪造
D.
虚拟现实(VR)
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【多选题】下面两个图分别是生成对抗网络中判别器训练阶段和生成器阶段的原理图,则 图1 图2
A.
图1是训练判别器
B.
图1是训练生成器
C.
图2是训练判别器
D.
图2是训练生成器
查看完整题目与答案
【单选题】以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的?
A.
生成器用来产生带有随机噪声的一定分布数据和真实样本数据的映射关系,判别器用来区别实际数据和生成器产生的数据
B.
生成器可以由Autoencoder实现
C.
生成器和判别器需要交替训练,不断增加两者的性能,直至达到某种博弈的平衡
D.
生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
查看完整题目与答案
【多选题】图像处理技术有( )等。
A.
滤波技术
B.
图像增强
C.
边缘检测
D.
图像压缩
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相关题目:
【判断题】生成对抗网络(GAN)为代表的深度生成框架,可以创造出逼真的图像,流畅的文章,动听的音乐。( )
A.
正确
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【多选题】已知生成对抗网络的目标函数为【图片】。则下列描述正确的有
A.
无论是生成器,还是判别器,都要使得其取值最大
B.
判别器训练阶段,需要使得其取值尽可能大
C.
生成器的优化目标是是,使得其取值尽可能地小
D.
无论是生成器,还是判别器,都是要使得其取值先变大,后变小
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【多选题】363/651生成对抗网络目前应用非常广泛,以下场景中可以使用此网络的是?
A.
数据增强
B.
语义分割
C.
信息检索
D.
图像生成
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【判断题】生成对抗网络(GAN)在训练过程中,生成网络G的目标就是尽量...“博弈过程”,最终的平衡点即纳什均衡点。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】图像处理技术是ps吗
A.
正确
B.
错误
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【多选题】DSA图像处理技术包括()
A.
屏气技术
B.
窗口技术
C.
校正配准不良
D.
匹配滤过
E.
缩光技术
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【单选题】()是利用“生成对抗网络”模型而形成的智能图像处理技术。
A.
增强现实(AR)
B.
计算机视觉
C.
深度伪造
D.
虚拟现实(VR)
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【多选题】下面两个图分别是生成对抗网络中判别器训练阶段和生成器阶段的原理图,则 图1 图2
A.
图1是训练判别器
B.
图1是训练生成器
C.
图2是训练判别器
D.
图2是训练生成器
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【单选题】以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的?
A.
生成器用来产生带有随机噪声的一定分布数据和真实样本数据的映射关系,判别器用来区别实际数据和生成器产生的数据
B.
生成器可以由Autoencoder实现
C.
生成器和判别器需要交替训练,不断增加两者的性能,直至达到某种博弈的平衡
D.
生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
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【多选题】图像处理技术有( )等。
A.
滤波技术
B.
图像增强
C.
边缘检测
D.
图像压缩
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