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Article summary:
1. 本文是一篇关于高光谱解混的深度学习应用综述文章。
2. 深度学习在高光谱解混中具有很大的潜力，可以提高准确性和效率。
3. 未来需要更多的研究来探索深度学习在高光谱解混中的应用，并且需要考虑如何处理数据不平衡和噪声等问题。
Article analysis:
作为一篇学术论文的引用，本文并没有明显的偏见或宣传内容。然而，需要注意的是，本文只是对深度学习在高光谱解混中的应用进行了回顾，并未探讨其可能存在的风险或局限性。此外，本文也没有提供足够的证据来支持其所提出的主张。因此，在评估深度学习在高光谱解混中的实际应用时，需要更全面地考虑各种因素，并进行更深入的研究和分析。
Topics for further research:
Limitations of deep learning in hyperspectral unmixing
Risks associated with deep learning in hyperspectral unmixing
Comprehensive evaluation of deep learning in hyperspectral unmixing
Factors to consider when applying deep learning in hyperspectral unmixing
In-depth research and analysis of deep learning in hyperspectral unmixing
Evidence supporting the claims made about deep learning in hyperspectral unmixing