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Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano)
Lamyaa Taha
(Autor)
·
Rania Ibrahim
(Autor)
·
Asmaa Mandouh
(Autor)
·
Edizioni Sapienza
· Tapa Blanda
Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano) - Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa
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Reseña del libro "Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano)"
In questo libro viene presentata una panoramica del DL che adotta varie prospettive, come lo stato dell'arte delle tecniche di deep learning, gli approcci al deep learning e le applicazioni. Inoltre, vengono illustrati i potenziali problemi legati alla tecnologia del deep learning. Questa ricerca presenta le reti neurali convoluzionali (CNN), il tipo di rete DL più utilizzato. Una rassegna delle architetture di deep learning CNN che si incontrano frequentemente in letteratura, insieme ai loro punti di forza e limiti e descrive lo sviluppo delle architetture CNN insieme alle loro caratteristiche principali, ad esempio AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet, GoogLeNet, Inception: ResNet e Inception V3/V4, SegNet, U Net, Point CNN e MASK R-CNN.Viene inoltre illustrato uno studio dettagliato sull'applicazione della rete neurale convoluzionale al telerilevamento per l'estrazione di caratteristiche. Sono state discusse le sfide che si presentano alle CNN
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El libro está escrito en Italiano.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
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