Vous avez cherché: deep learning super sampling (Anglais - Russe)

the teachers said, "is this deep learning?"
Учителя спросили: "Но разве это не поверхностное обучение?"

deep learning (rnn/cnn) skill is essential.
deep learning (rnn/cnn) skill is essential.

caffe: a deep learning framework, 105 days in preparation, last activity 9 days ago.
caffe: a deep learning framework, работа начата 105 дней назад, последняя активность 9 дней назад.

unlike the islamic republic’s founder, ayatollah ruhollah khomeini, khamenei lacks charisma and deep learning
В отличие от основателя Исламской Республики, Аятоллы Рухоллы Хомейни, Аятолле Хаменеи недостаёт харизмы и глубокой образованности

if you enable anti-aliasing, & povray; will calculate and combine more then one sample per pixel. this is called super-sampling.
Если вы включите эффект сглаживания, & povray; будет просчитывать комбинацию более чем одной точки на пиксел. Это называется передискретизацией.

we have been brainwashed by cultural myth that "learning occurs in our heads", and until we challenge that belief, our capacity for any sort of deep learning becomes severely limited.
Мы были мозги культурный миф о том, что «обучение происходит в наших головах», и до тех пор, пока мы бросаем вызов этой веры, нашей способности какой-либо глубокого обучения становится крайне ограничены.

& povray; supports two methods of super-sampling. the default is an adaptive non-recursive method; adaptive because the super-sampling depends on the local neighborhood of the pixel. not every pixel is super-sampled with this method. the second method is an adaptive recursive one; recursive because every pixel is divided and sub-divided recursively, and adaptive because the recursion depth depends on the computed color values.
& povray; поддерживает два метода передискретизации. По умолчанию используется адаптивный нерекурсивный метод: он адаптивный потому, что дискретизация зависит от соседних пикселов. Не каждый пиксел передискретизируется с помощью этого метода. Второй метод & mdash; адаптивный рекурсивный: он рекурсивный потому, что значения каждого пиксела рекурсивно складываются и делятся, а адаптивный & mdash; потому что глубина рекурсии зависит от подсчитанных значений цвета.