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Kamus lengkap Kecerdasan Buatan

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Mapping Non-Apparié

Processus d'apprentissage où le modèle apprend à traduire entre deux ensembles de données sans correspondances directes entre les échantillons des domaines source et cible.

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Identité Mapping

Perte supplémentaire dans les CycleGANs qui encourage le générateur à préserver les caractéristiques de l'image d'entrée lorsqu'elle appartient déjà au domaine cible, améliorant la stabilité de la traduction.

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Discriminateur de Domaine

Réseau neuronal qui distingue les images réelles d'un domaine de celles générées par le mapping, guidant ainsi le générateur à produire des traductions plus réalistes.

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Permutation de Domaine

Capacité du modèle à échanger les attributs stylistiques entre domaines tout en maintenant la structure de contenu fondamentale de l'image originale.

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Traduction d'Image à Image

Tâche de conversion d'images d'un style ou représentation à un autre, comme transformer des photos en peintures ou vice-versa, sans supervision par paires.

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Cycle Consistency Loss

Terme anglais pour la perte de consistance cyclique, mesurant la différence entre l'image originale et sa reconstruction après un cycle aller-retour de traduction.

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DualGAN

Variante des CycleGANs utilisant une formulation duale de l'apprentissage antagoniste, où deux paires générateur-discriminateur apprennent simultanément les mappings inverses.

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DiscoGAN

Architecture similaire au CycleGAN introduisant des contraintes supplémentaires pour améliorer la qualité de la traduction et la stabilité de l'entraînement sur des domaines complexes.

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Générateur Résiduel

Structure de générateur utilisant des connexions résiduelles pour faciliter l'entraînement de réseaux profonds et préserver les détails de l'image originale lors de la traduction.

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PatchGAN Discriminator

Type de discriminateur qui évalue la réalisme de l'image par patches locaux plutôt que globalement, favorisant des textures de haute fréquence plus réalistes dans les traductions.

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Domaine Source/Cible

Terminologie désignant respectivement l'ensemble de données d'origine et l'ensemble de données vers lequel les images sont traduites dans le processus de mapping non-apparié.

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Reconstruction d'Image

Processus de récupération de l'image originale après un cycle de traduction, utilisé comme métrique pour évaluer la préservation du contenu par le CycleGAN.

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