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画像1枚からの超解像は情報理論的にできるわけないだろってことに義務教育受けた人なら専門知識がなくても気づけて欲しい。
鮮明には出来るぞ モザイク除去みたいなもん
だからそれは近傍のデータで埋めてるだけで情報はなんも増えてないんだよ
一枚のデータを近傍のデータから予測することが肝じゃなくて、 情報の組み合わせ例を外部で学習して、それを適応させてる こういえば伝わるか？
情報の組み合わせ例を外部で学習して、それを適応させてる 「情報」「情報の組み合わせ」「外部で学習」「適応させる」それぞれの言葉の定義を数学的に書いてみ？たぶん無理だと...
情報＝ノード 組み合わせ＝パーセプトロン 外部データ＝教師データ 適合＝モデル適応
情報＝ノード 組み合わせ＝パーセプトロン 外部データ＝教師データ 適応＝モデル適合 全然わからんぞ。「数学的」と言ったのは、どこからどこへの写像かとか、どういう量の最小...
ニューラルネットワーク https://ml4a.github.io/ml4a/jp/neural_networks/ ”ニューラルネットワークが訓練された後、未知の画像をネットワークに入力して出力値を処理することで画像にの表す数...
つまりでっちあげですねわかります
情報理論詳しい人には言っても無駄でしたな
つまり ＞義務教育受けた人なら専門知識がなくても気づけて欲しい これは無理ってことですね
最近のモザイク除去はAIらしいから、学習データに含まれてる人物の画像を違和感なる当てはめるっていう芸当をやるはず（えっ
だからそれは学習データで適当に埋めてるだけでそれが真の高解像度画像である保証なんてなんもないっつってんの
なので誰でもそこにいたことにして立件できるようになります
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