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Correction to: Improving Autoencoder Training Performance for Hyperspectral Unmixing with Network Reinitialisation

  • 2022
  • CompoundObjectErratum
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Kamil Książek
Przemysław Głomb
Michał Romaszewski
Michał Cholewa
Bartosz Grabowski
Krisztián Búza
Erschienen in
Image Analysis and Processing – ICIAP 2022
Verlag
Springer International Publishing

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Auszug

Das Kapitel befasst sich mit einer kritischen Korrektur in Tabelle 2 der Originalpublikation, die sich auf die Verbesserung der Trainingsleistung von Autoencodern für die hyperspektrale Entmischung konzentriert. Die Korrektur gewährleistet die Genauigkeit der Ergebnisse und macht sie zu einem unverzichtbaren Update für Fachleute, die sich mit Fernerkundung und maschinellem Lernen beschäftigen. Durch die Verfeinerung des Netzwerkreinitialisierungsprozesses bietet das Kapitel verbesserte Methoden für eine effektivere hyperspektrale Datenanalyse.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

The updated version of this chapter can be found at https://doi.org/10.1007/978-3-031-06427-2_33

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Titel
Correction to: Improving Autoencoder Training Performance for Hyperspectral Unmixing with Network Reinitialisation
Verfasst von
Kamil Książek
Przemysław Głomb
Michał Romaszewski
Michał Cholewa
Bartosz Grabowski
Krisztián Búza
Copyright-Jahr
2022
Buch
Image Analysis and Processing – ICIAP 2022

Print ISBN: 978-3-031-06426-5

Electronic ISBN: 978-3-031-06427-2

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-06427-2_66

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