Name: Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano)
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Author: Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa
ISBN: 9786206982029

portada Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano)

Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.4 cm

Peso

0.11 kg.

ISBN13

9786206982029

Categorías

Ciencias de la tierra/geociencias

Apprendimento profondo nel telerilevamento (en Italiano)

Lamyaa Taha (Autor) · Rania Ibrahim (Autor) · Asmaa Mandouh (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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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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