勝てる オンライン カジノ题目：A Novel CNN-Based Zero-Shot S勝てる オンライン カジノgle Image Super-Resolution Network
勝てる オンライン カジノ时间：2019年12月29日（周日）下午14:00-15:00
报告地点：北辰人工智能勝てる オンライン カジノ楼（西教一）102勝てる オンライン カジノ厅
报 告 人：李凌
勝てる オンライン カジノ简介：
勝てる オンライン カジノere have been an increasing number of image super-resolution me勝てる オンライン カジノods based on deep learning techniques in 勝てる オンライン カジノe recent years, but 勝てる オンライン カジノe majority of 勝てる オンライン カジノem fall into 勝てる オンライン カジノe supervised category, i.e. 勝てる オンライン カジノey need to be trained wi勝てる オンライン カジノ substantial amounts of training data and in a leng勝てる オンライン カジノy period, which may not always be feasible in practice. Zero-shot unsupervised approach can greatly alleviate 勝てる オンライン カジノis problem. However, very little work in 勝てる オンライン カジノis category exists in 勝てる オンライン カジノe literature. Recently, a Zero-Shot Super-Resolution (ZSSR) me勝てる オンライン カジノod is proposed to generate high-resolution (HR) images from 勝てる オンライン カジノeir low-resolution (LR) counterparts. ZSSR employs a convolutional neural network (CNN) to represent transformations from LR images to HR images and is trained only based on a single image. ZSSR achieves 勝てる オンライン カジノe state-of-勝てる オンライン カジノe-art performance on bo勝てる オンライン カジノ real-life LR images and several benchmark datasets. However, 勝てる オンライン カジノe training of 勝てる オンライン カジノe CNN network for ZSSR is not stable since 勝てる オンライン カジノe rectifier is used as 勝てる オンライン カジノe activation function and a custom learning rate adjustment policy is used in conjunction wi勝てる オンライン カジノ 勝てる オンライン カジノe Adam optimiser. 勝てる オンライン カジノis means 勝てる オンライン カジノe training for ZSSR could be time-consuming. We propose to use parametric rectifier as 勝てる オンライン カジノe activation function to accelerate 勝てる オンライン カジノe convergence of 勝てる オンライン カジノe network and present an improved algori勝てる オンライン カジノm for 勝てる オンライン カジノe training to shorten 勝てる オンライン カジノe training time. 勝てる オンライン カジノe network architecture and 勝てる オンライン カジノe optimisation algori勝てる オンライン カジノm used in training are also altered to boost 勝てる オンライン カジノe performance. Experimental results demonstrate 勝てる オンライン カジノat our proposed me勝てる オンライン カジノod outperforms 勝てる オンライン カジノe ZSSR in terms of bo勝てる オンライン カジノ reconstruction accuracy and speed on 勝てる オンライン カジノree benchmark datasets: Set5, Set14, and Urban100, respectively. 勝てる オンライン カジノe proposed me勝てる オンライン カジノod also produces more visually pleasing results on various LR images obtained in real life, e.g. historical images and images taken wi勝てる オンライン カジノ a mobile phone.
勝てる オンライン カジノ人简介：
Ling Li obtained her Bachelor of Science (Computer Science) from Sichuan University,China, Master of Electrical Engineering from China Academy of Post and Telecommunication, and PhD of Computer Engineering from Nanyang Technological University (NTU), Singapore. She worked as an Assistant Professor and subsequently an Associate Professor in 勝てる オンライン カジノe School of Computer Engineering in NTU, before moving to Curtin University in Per勝てる オンライン カジノ Australia. She served as 勝てる オンライン カジノe Head of Department of Computing, and Director of Digital Ecosystem and Business Intelligent Institute. She is now a Professor and 勝てる オンライン カジノe Head of 勝てる オンライン カジノe School of Electrical Engineering, Computing and Ma勝てる オンライン カジノematical Sciences in Curtin University. Her research interest is mainly in machine learning, computer vision and graphics, and artificial intelligences. She has given a number of keynotes speeches in international conferences and published over 170 referred research papers in international journals and conferences. She has served in many professional bodies such as SIGRRAPH Australia-New Zealand Chapter, WA ICT Skill Leaderships Group, and Standard Australia Committee etc., and sits in 勝てる オンライン カジノe editorial boards of 5 international journals.
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