Hong, Danfeng (2019) Regression-Induced Representation Learning and Its Optimizer: A Novel Paradigm to Revisit Hyperspectral Imagery Analysis. Dissertation, Technical University of Munich.
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Offizielle URL: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1485285
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/134452/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
Titel: | Regression-Induced Representation Learning and Its Optimizer: A Novel Paradigm to Revisit Hyperspectral Imagery Analysis | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2019 | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Seitenanzahl: | 211 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | hyperspectral remote sensing, dimensionality reduction, spectral unmixing, multimodal data analysis, machine learning, regression, optimization | ||||||||
Institution: | Technical University of Munich | ||||||||
Abteilung: | Department of Civil, Geo and Environmental Engineering | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt) | ||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||
Hinterlegt von: | Yao, Jing | ||||||||
Hinterlegt am: | 19 Mär 2020 08:26 | ||||||||
Letzte Änderung: | 01 Apr 2020 10:39 |
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