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함수 근사, 군집화 및 제어
얕은 신경망을 사용하여 회귀, 분류, 군집화 수행 및 비선형 동적 시스템 모델링
표본의 입력과 출력 간의 비선형 관계를 일반화하고, 군집화와 오토인코더를 사용하여 비지도 학습을 수행합니다.
NARX와 시간 지연을 포함한 동적 신경망. Simulink® 모델 만들기. 모델 예측, NARMA-L2 및 모델 기준 신경망을 사용하여 비선형 시스템 제어.
범주
- 함수 근사 및 군집화
얕은 신경망을 사용하여 회귀, 분류 및 군집화 수행
- 시계열과 제어 시스템
얕은 신경망을 사용하여 비선형 동적 시스템을 모델링하고, 순차 데이터를 사용하여 예측합니다.
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