Aportes al modelado de sistemas dinámicos no lineales usando modelos generativos
En este trabajo de tesis se presenta un aporte al modelado de sistemas dinámicos usando modelos generativos de aprendizaje profundo, específicamente Autocodificadores y Autocodificadores Variacionales. En primer lugar, se realiza una revisión acerca de la intersección entre las temáticas de identifi...
- Autores:
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Paniagua Jaramillo, José Luis
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/15466
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/15466
https://red.uao.edu.co/
- Palabra clave:
- Doctorado en Ingeniería
Identificacion de sistemas
Aprendizaje profundo
Modelos generativos
Sistemas dinámicos no lineales
System identification
Deep learning
Generative modeling
Nonlinear dynamic system
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022