A Neural Approach Under Active Learning Mode for Change Detection in Remotely Sensed Images

时间: 2024-02-29 11:55:47 浏览: 141

神经网络设计,Martin T.Hagan

《神经网络设计》这本书是Martin T.Hagan所著，为深度学习和神经网络设计方面的入门教材，它适合初学者学习神经网络的基础知识，为后续更深入的研究和应用打下坚实的基础。本书由Martin T.Hagan、Howard B. Demuth、Mark H. Beale以及Orlando De Jesús共同编写，他们来自不同的学术和专业机构，共同贡献了他们的专业知识。书中的“Neuron Model and Network Architectures”部分介绍了神经网络的基础，即神经元模型和网络架构。单输入神经元的模型会首先被解释，包括传递函数的概念。传递函数是一个非常重要的概念，它决定了神经元的输出，可以将输入信号进行非线性转换，从而能够捕捉到输入数据中的复杂模式。接下来，书中会介绍多输入神经元以及神经网络的架构，包括单层神经网络和多层神经网络。在多层神经网络中，读者将了解到不同类型的层，例如全连接层，其中每个神经元都与下一层中的所有神经元相连，以及递归网络的概念，这种网络的输出反馈回网络中，使得网络具有记忆功能，能够处理与时间序列相关的数据。本书还强调了神经网络的历史、应用以及生物学上的启示，帮助读者理解神经网络的发展历程和生物学背景，从而对神经网络的工作原理有更深入的了解。书中还介绍了神经网络设计的示例，如感知器学习规则。感知器是早期的一种简单神经网络模型，它由单个或多个神经元构成，用于解决二分类问题。感知器学习规则能够指导感知器根据输入数据自动调整其权重。书中详细地介绍了单个神经元的感知器架构和多个神经元的感知器网络架构，以及感知器学习规则的推导。在“An Illustrative Example”部分，作者通过一个具体的例子来说明神经网络是如何工作的。例如，书中会探讨两输入情况下的感知器是如何识别简单模式的，并给出一个模式识别示例。此外，还涉及到了Hamming网络和Hopfield网络，这些都是在特定问题领域具有特定用途的神经网络模型。在本书的后续部分，作者将注意力转向了感知器的收敛性证明，这对于理解神经网络训练过程中的稳定性非常重要。通过学习感知器规则的数学证明，读者可以更加深入地理解学习过程的本质。另外，书中还包含了大量习题和解答，帮助读者通过实践来巩固理论知识。这些习题有助于读者更好地理解神经网络的设计和学习过程，同时通过解决实际问题加深对神经网络应用的认识。书的末尾，还会提供一些进阶阅读材料，推荐给那些对神经网络有更深入兴趣的读者，这将有助于他们拓宽知识面，探索神经网络的高级主题和研究方向。对于那些对纸质书籍有偏好的读者，本书在Amazon上也有一个相对简洁的纸质版本可供购买。综合来看，《神经网络设计》是一本内容详实、结构清晰的教材，非常适合对神经网络感兴趣的初学者。作者们将复杂的概念分解成易于理解的部分，并通过示例和习题帮助读者实现从理论到实践的过渡。通过这本书的学习，读者将能够掌握设计和应用神经网络的基础知识和技能。

《A Neural Approach Under Active Learning Mode for Change Detection in Remotely Sensed Images》是一篇关于遥感图像变化检测的论文。该论文提出了一种基于神经网络和主动学习模式的方法来实现遥感图像中的变化检测。该方法利用主动学习模式，通过智能地选择最有价值的样本进行标注，从而显著减少了标注数据的需求，提高了变化检测的准确性和效率。该方法在多个数据集上进行了评估，取得了较好的效果，具有很高的实用价值。

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