Optimization of deep learning network architectures for hyperspectral data classification ; Optymalizacja architektur sieci głębokiego uczenia dla klasyfikacji obrazów hiperspektralnych
Autor: Słowa kluczowe:autokodery ; Deep Learning ; obrazowanie hiperspektralne ; HTC (Hyperspectral Transductive Classification) ; dane hiperspektralne ; głębokie uczenie maszynowe ; uczenie transduktywne ; klasyfikacja plam krwi ; HIC (Hyperspectral Inductive Classification) ; klasyfikacja danych ; sieci głębokiego uczenia ; optymalizacja sieci neuronowych ; obrazy hiperspektralne ; reinicjalizacja sieci ; uczenie induktywne ; klasyfikacja obrazów ; głębokie sieci neuronowe ; informatyka techniczna
Miejsce wydania: Data wydania: Współtwórca:Głomb, Przemysław. Promotor ; Búza, Krisztián. Promotor ; Cyganek, Bogusław. Recenzent ; Saeed, Khalid. Recenzent ; Trzciński, Tomasz. Recenzent
Uwagi: Typ zasobu:streszczenie rozprawy doktorskiej
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: