Sistemi autonomi e di controllo
Estendere i workflow di Deep Learning con le applicazioni di Reinforcement Learning, manutenzione predittiva e navigazione autonoma
Utilizzare Deep Learning Toolbox™ per incorporare il Deep Learning nelle applicazioni di Reinforcement Learning, manutenzione predittiva e navigazione autonoma.
Categorie
- Reinforcement Learning
Addestrare gli agenti delle reti neurali profonde interagendo con un ambiente dinamico sconosciuto
- Manutenzione predittiva
Estendere i workflow di Deep Learning con le applicazioni di manutenzione predittiva
- Navigazione autonoma
Estendere i workflow di Deep Learning con le applicazioni di navigazione autonoma
Esempi in primo piano
Train DDPG Agent to Control Two-Thruster Sliding Vehicle
Train a DDPG agent to control a robot sliding over a frictionless 2-D plane.
Train Hybrid SAC Agent for Path-Following Control
Train a hybrid SAC agent for lane following control.
Train Biped Robot to Walk Using Reinforcement Learning Agents
Compare DDPG and TD3 agent for the control a biped walking robot modeled in Simscape™ Multibody™.
Generate Synthetic Signals Using Conditional GAN
Use a conditional generative adversarial network to produce synthetic signals.
Chemical Process Fault Detection Using Deep Learning
Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.
Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Using Deep Learning
Perform fault diagnosis of a rolling element bearing using a deep learning approach.
