利用深度网络在训练阶段仅针对非线性黑盒系统识别的能力

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本研究提出了一种新的训练策略,通过使用深度模型来充分利用其建模能力。通过两个不同结构和目标的分离模型,即深度生成模型和基于浅层基函数的模型,来预测系统输出。该方法在三个非线性基准测试上表现出与深度架构相似的性能,并实现了算法透明性和结构效率。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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