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  • 遥感脑理论及应用

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    针对海量、动态、多维、异构的高分辨率卫星遥感观测数据,通过对高分辨压缩信息的获取(“感”),建立多尺度几何分析的建模(“知”),完成特征的学习和分析(“用”),从而提高对地观测系统的综合利用能力,这已成为遥感技术发展的必然趋势。 全书共十五章,系统地论述了遥感脑的理论基础、感知与解译应用及遥感脑系统。第一至第四章主要介绍遥感技术和类脑启发的研究背景及意义,压缩感知基础、遥感成像机理与特性、深度神经网络的**进展等;第五至第十二章主

  • 深度学习的理论基础与核心算法

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    本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法,全面系统地论述深度学习的基础理论,兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论,构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础,主要包括线性代数、概率论、信息论三部分;紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容,主要分为五方面,即深度学习的逼近理论,深度学习的表征理论,深度学习的学习理论,深度学习的优化理论,深度学习的核心算法...

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