资源简介
深度学习作为一个领域的重大突破已经被证明是一个非常强大的工具在许多领域。我们是否应该把深度学习作为一切的关键?或者,我们应该抵制黑箱解决方案吗?在遥感社区中存在着一些有争议的观点。在本文中,我们分析了对遥感数据分析的深度学习的挑战,回顾了最近的进展,并提供了资源,使遥感的深度学习从一开始就非常简单。更重要的是,我们提倡遥感科学家将他们的专业知识带进深度学习,并将其作为一种隐含的一般模式,以应对气候变化和城市化等前所未有的大规模有影响的挑战。
代码片段和文件信息
相关资源
- 深度学习数据集标注
- 深度学习算法实践源码-吴岸城
- 李宏毅深度学习ppt
- SSD目标检测算法论文-英文原版
- 台湾李宏毅教授深度学习讲义 pdf
- 基于深度学习实现人脸识别包含模型
- 深度学习与PyTorch-代码和PPT.zip
- 测试工程源码1(一种基于深度学习的
- 深度学习: MNIST的数据集
- 《深度学习》 高清版本中文PDFIan Go
- 今日头条38万条新闻数据标题
- 深度学习算法论文
- TensorFlow Machine Learning Cookbook+无码高清
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn an
- Neural Networks:Tricks of the Trade+无码高清
- 基于深度学习的图像超分辨率算法论
- 人工智能初步学习总结
- 论文研究 - 遥感与GIS结合的卡拉巴尔
- 青藏高原天然气水合物遥感探测研究
- 基于光谱指数的植被含水率遥感反演
- 迁移学习简明手册
- 基于深度学习的软件源码漏洞预测综
- 基于遥感与GIS的石羊河流域生态环境
- 一天搞懂深度学习 台湾资料科学年会
- 基于深度学习的神经网络算法论文
- 台湾李宏毅教授关于深度学习PPT
- 城市卫星遥感图像融合处理质量评价
- 基于模拟多光谱遥感影像的大气校正
- 白话大数据和深度学习_2018最新版
- 深度学习框架下LSTM网络在短期电力负
评论
共有 条评论