Optimization of deep learning network architectures for hyperspectral data classification ; Optymalizacja architektur sieci głębokiego uczenia dla klasyfikacji obrazów hiperspektralnych
Autor: Słowa kluczowe:obrazy hiperspektralne ; obrazowanie hiperspektralne ; dane hiperspektralne ; klasyfikacja danych ; klasyfikacja obrazów ; sieci głębokiego uczenia ; sieci neuronowe ; głębokie sieci neuronowe ; głębokie uczenie maszynowe ; Deep Learning ; optymalizacja sieci neuronowych ; uczenie transduktywne ; HTC (Hyperspectral Transductive Classification) ; uczenie induktywne ; HIC (Hyperspectral Inductive Classification) ; autokodery ; klasyfikacja plam krwi ; reinicjalizacja sieci ; informatyka techniczna ; rozmieszanie spektralne ; umierające neurony ReLU
Miejsce wydania: Data wydania: Współtwórca:Głomb, Przemysław. Promotor ; Búza, Krisztián. Promotor ; Cyganek, Bogusław. Recenzent ; Saeed, Khalid. Recenzent ; Trzciński, Tomasz. Recenzent
Uwagi: Typ zasobu: Identyfikator zasobu:Katalog Biblioteki ; Baza Wiedzy PŚ
Język: Powiązania:Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Politechnika Śląska ; Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej. Polska Akademia Nauk (Gliwice)
Prawa:własność autora - umowa licencyjna PŚ
Dostęp: