0 шт.
Выбрать страницу

Глубокое обучение и видео енкодинг. Алгоритмы видео енкодинга могут улучшить фреймворки глубокого обучения.

Статья о видео енкодинге натолкнула на новую идею в машинном обучении.

В H.264 используются I, P и B фреймы.

I фрейм — это зачастую референс фрейм.

P фрейм — базируется на будущем фрейме.

B фрейм — это фрем, которые смотрит в будущие и прошлые фреймы.

В ходе градиентного спуска в глубоком обучении мы можем найти локальные минимум.

Используя аналогию с алгоритмом H.264 мы можем «попросить» фреймворк глубокого обучения получше изучить данный минимум.

То есть отойти назад и посмотреть поподробнее. Вперед и назад несколько раз.

После этого мы можем двигаться дальше и искать минимумы в функции.

Глубокое обучение и видео енкодинг, несмотря на разность имеют общие черты.

Встроить алгоритм можно в сам фреймворк или создать библиотеку обертку.

Почитайте статью о работе нейронной сети.