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Approssimazione, clustering e controllo delle funzioni

Eseguire la regressione, la classificazione, il clustering e modellare sistemi dinamici non lineari utilizzando reti neurali superficiali

Generalizzare le relazioni non lineari tra input e output di esempio, eseguire l'apprendimento senza supervisione con clustering e autoencoder.

Reti neurali dinamiche, comprese NARX e Time-Delay; creare modelli Simulink®; controllare sistemi non lineari utilizzando reti neurali modello-predittive, NARMA-L2 e modello-riferimento.

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