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:
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
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