基于深度学习的传感器性能优化回归方法
信号处理
2021-03-30 v2 机器学习
机器学习
摘要
具有至少两个隐藏层的神经网络被称为深度网络。近期人工智能及计算机编程领域的整体发展催生了 Tensorflow、Keras、NumPy 等工具，使得对数据建模并得出结论更为容易。在这项工作中，我们借助 Keras 和 Tensorflow 赋能的深度学习重新研究非线性回归。具体而言，我们利用深度学习来参数化工业传感器输入与输出之间的非线性多元关系，旨在基于所选关键指标优化传感器性能。
引用
@article{arxiv.2002.11044,
title = {Regression with Deep Learning for Sensor Performance Optimization},
author = {Ruthvik Vaila and Denver Lloyd and Kevin Tetz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11044},
year = {2021}
}
备注
Accepted in Workshop on Microelectronics and Electron Devices March 30th, 2020