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Regularization and neural computation: application to aerial images analysis

机译:正则化和神经计算:在航空影像分析中的应用

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摘要

The main feature of this paper is to show that the key point of two different problems tackled by neural approaches-pairing pattern and function approximationlies in the choice of the regulatization term in the function which is minmized by the neural approach. After the description of links between approximation of functions, combinatorial optimization and regularization theory, we describe a neural approach for solving the hard problem of change detection in aerial images.
机译:本文的主要特征是表明,神经方法解决的两个不同问题的关键在于配对方法和函数近似,这是在神经方法最小化的函数中选择重整项的选择。在描述了函数逼近,组合优化和正则化理论之间的联系之后,我们描述了一种用于解决航空影像变化检测难题的神经方法。

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