کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865618 | 679059 | 2015 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Exploiting similarity in system identification tasks with recurrent neural networks
ترجمه فارسی عنوان
بهره برداری از شباهت در وظایف شناسایی سیستم با شبکه های عصبی مجدد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
A novel dual-task learning approach based on recurrent neural networks with factored tensor components for system identification tasks is presented. The goal is to identify the dynamics of a system given few observations which are augmented by auxiliary data from a similar system. The problem is motivated by real-world use cases and a mathematical problem description is given. Further, our proposed model-the factored tensor recurrent neural network (FTRNN)-and two alternative models are introduced which are benchmarked on the cart-pole and mountain car simulations. We show that the FTRNN consistently and significantly outperformed the competing models in accuracy and data-efficiency.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 343-349
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 343-349
نویسندگان
Sigurd Spieckermann, Siegmund Düll, Steffen Udluft, Alexander Hentschel, Thomas Runkler,