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2020 | OriginalPaper | Chapter

5. Algorithmic Deep Learning

Authors : Michael Paluszek, Stephanie Thomas

Published in: Practical MATLAB Deep Learning

Publisher: Apress

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Abstract

In this chapter, we introduce the Algorithmic Deep Learning Neural Network (ADLNN), a deep learning system that incorporates algorithmic descriptions of the processes as part of the deep learning neural network. The dynamical models provide domain knowledge. These are in the form of differential equations. The outputs of the network are both indications of failures and updates to the parameters of the models. Training can be done using simulations, prior to operations, or through operator interaction during operations.

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Footnotes
1
PhD thesis of Jere Schenck Meserole, “Detection Filters for Fault-Tolerant Control of Turbofan Engines,” Massachusetts Institute of Technology, Department of Aeronautics and Astronautics, 1981.
 
Literature
[29]
go back to reference Stephanie Thomas and Michael Paluszek. MATLAB Machine Learning. Apress, 2017. Stephanie Thomas and Michael Paluszek. MATLAB Machine Learning. Apress, 2017.
[30]
go back to reference Stephanie Thomas and Michael Paluszek. MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach. Apress, 2019.MATH Stephanie Thomas and Michael Paluszek. MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach. Apress, 2019.MATH
Metadata
Title
Algorithmic Deep Learning
Authors
Michael Paluszek
Stephanie Thomas
Copyright Year
2020
Publisher
Apress
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5124-9_5

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