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DeepHyperX: 一个基于PyTorch的深度学习框架，适用于高光谱数据分类

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简介：
DeepHyperX是一款基于PyTorch开发的深度学习工具包，专为高光谱图像分类而设计。它提供了一系列先进的神经网络模型和高效的训练策略，助力科研人员及开发者在这一领域取得突破性进展。 超级HyperX 是一个Python工具，在各种高光谱数据集上执行深度学习实验。该工具箱在《地球科学与遥感》杂志的评论文章中被提及：N. Audebert，B. Le Saux 和 S. Lefèvre 的“深度学习对高光谱数据的分类：比较研究”，发表于 IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 第1卷第2期，2019年6月，页码为 159-173。Bibtex 格式如下： @article {8738045， 作者= {N. Audebert 和 B. Le Saux 和 S. Lefèvre}， 期刊 = {IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine}， 标题 = {深度学习对高光谱数据的分类：比较评论}， 年份 = {2019} ， 数量= {7}, 数量= {2}, 页面= {159-173}

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  • DeepHyperX: 一个基于PyTorch的深度学习框架，适用于高光谱数据分类
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    DeepHyperX是一款基于PyTorch开发的深度学习工具包，专为高光谱图像分类而设计。它提供了一系列先进的神经网络模型和高效的训练策略，助力科研人员及开发者在这一领域取得突破性进展。 超级HyperX 是一个Python工具，在各种高光谱数据集上执行深度学习实验。该工具箱在《地球科学与遥感》杂志的评论文章中被提及：N. Audebert，B. Le Saux 和 S. Lefèvre 的“深度学习对高光谱数据的分类：比较研究”，发表于 IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 第1卷第2期，2019年6月，页码为 159-173。Bibtex 格式如下： @article {8738045， 作者= {N. Audebert 和 B. Le Saux 和 S. Lefèvre}， 期刊 = {IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine}， 标题 = {深度学习对高光谱数据的分类：比较评论}， 年份 = {2019} ， 数量= {7}, 数量= {2}, 页面= {159-173}
     
  • 高光谱分类深度学习DeepHyperX.zip
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  • PyTorch深度学习框架实战
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    《PyTorch深度学习框架实战》是一本深入介绍如何使用PyTorch进行深度学习开发与实践的技术书籍，适合希望利用该框架进行机器学习项目开发的研究人员和工程师。 购买课程后，请添加小助手微信回复【唐宇迪】以加入学习群并获取唐宇迪老师的答疑服务。本课程《深度学习框架-PyTorch实战》旨在帮助学员快速掌握PyTorch的核心模块使用方法及项目应用实例，使大家能够熟练地运用该框架进行开发工作。所有授课内容均从实践出发，基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典案例进行详细讲解，并通过逐行代码解析的方式解释每一步操作的意义与效果。课程风格通俗易懂，同时提供全部课件以供学习使用。
     
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