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...

Full description

Autores:

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:

Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Sistemas no lineales
Redes neuronales (Computadores)
Machine learning
Nonlinear systems
Neural networks (Computer science)
Doctorado en Ingeniería
Aprendizaje profundo
Modelos generativos
Deep learning

Rights

openAccess

License

Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022