Detección y aislamiento de fallos en procesos industriales basados en RNN - Siva Kumar, A. P.; K, Chidananda; Pavan Kumar, N.
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El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que los algoritmos de redes neuronales inspirados en el cerebro humano aprenden de una gran cantidad de datos a través de varias capas para la transformación no lineal. Ya que tiene la fuerte capacidad de aprendizaje que puede mejorar la utilización del conjunto de datos para la extracción de características. Determina los fallos de los procesos industriales en los datos de entrada simulando la forma en que el cerebro humano detecta los fallos en los procesos industriales.

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Produktbeschreibung
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que los algoritmos de redes neuronales inspirados en el cerebro humano aprenden de una gran cantidad de datos a través de varias capas para la transformación no lineal. Ya que tiene la fuerte capacidad de aprendizaje que puede mejorar la utilización del conjunto de datos para la extracción de características. Determina los fallos de los procesos industriales en los datos de entrada simulando la forma en que el cerebro humano detecta los fallos en los procesos industriales.
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Autorenporträt
Dr. A.P.Siva Kumar, hizo su B.Tech de JNTUH, M.Tech de JNTUA, Ph.D de JNTUA en el área de "Information Retrieval and Cross Lingual Intelligent Systems" en el año 2011. Recibió el Premio Carrer para Jóvenes Profesores (CAYT) para el año fiscal 2013-14.