Autonome Systeme und Regelungssysteme
Erweitern von Deep Learning-Workflows mit Anwendungen von Verstärkungslernen, vorausschauender Wartung und autonomer Navigation
Verwenden Sie die Deep Learning Toolbox™, um Deep Learning in Anwendungen von Verstärkungslernen, vorausschauender Wartung und autonomer Navigation einzubinden.
Kategorien
- Verstärkungslernen
Ausbildung von Agenten in tiefen neuronalen Netzen durch Interaktion mit einer unbekannten dynamischen Umgebung
- Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
Erweitern von Deep-Learning-Workflows mit Anwendungen der vorausschauenden Wartung
- Autonome Navigation
Erweitern von Deep-Learning-Workflows mit autonomen Navigationsanwendungen
Enthaltene Beispiele
Train DDPG Agent to Control Two-Thruster Sliding Vehicle
Train a DDPG agent to control a robot sliding over a frictionless 2-D plane.
Train Hybrid SAC Agent for Path-Following Control
Train a hybrid SAC agent for lane following control.
Train Biped Robot to Walk Using Reinforcement Learning Agents
Compare DDPG and TD3 agent for the control a biped walking robot modeled in Simscape™ Multibody™.
Generate Synthetic Signals Using Conditional GAN
Use a conditional generative adversarial network to produce synthetic signals.
Chemical Process Fault Detection Using Deep Learning
Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.
Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Using Deep Learning
Perform fault diagnosis of a rolling element bearing using a deep learning approach.
