Littérature scientifique sur le sujet « Learning dynamical systems »
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Articles de revues sur le sujet "Learning dynamical systems"
Hein, Helle, et Ulo Lepik. « LEARNING TRAJECTORIES OF DYNAMICAL SYSTEMS ». Mathematical Modelling and Analysis 17, no 4 (1 septembre 2012) : 519–31. http://dx.doi.org/10.3846/13926292.2012.706654.
Texte intégralKhadivar, Farshad, Ilaria Lauzana et Aude Billard. « Learning dynamical systems with bifurcations ». Robotics and Autonomous Systems 136 (février 2021) : 103700. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103700.
Texte intégralBerry, Tyrus, et Suddhasattwa Das. « Learning Theory for Dynamical Systems ». SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, no 3 (8 août 2023) : 2082–122. http://dx.doi.org/10.1137/22m1516865.
Texte intégralRoy, Sayan, et Debanjan Rana. « Machine Learning in Nonlinear Dynamical Systems ». Resonance 26, no 7 (juillet 2021) : 953–70. http://dx.doi.org/10.1007/s12045-021-1194-0.
Texte intégralWANG, CONG, TIANRUI CHEN, GUANRONG CHEN et DAVID J. HILL. « DETERMINISTIC LEARNING OF NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS ». International Journal of Bifurcation and Chaos 19, no 04 (avril 2009) : 1307–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127409023640.
Texte intégralAhmadi, Amir Ali, et Bachir El Khadir. « Learning Dynamical Systems with Side Information ». SIAM Review 65, no 1 (février 2023) : 183–223. http://dx.doi.org/10.1137/20m1388644.
Texte intégralGrigoryeva, Lyudmila, Allen Hart et Juan-Pablo Ortega. « Learning strange attractors with reservoir systems ». Nonlinearity 36, no 9 (27 juillet 2023) : 4674–708. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6544/ace492.
Texte intégralDavids, Keith. « Learning design for Nonlinear Dynamical Movement Systems ». Open Sports Sciences Journal 5, no 1 (13 septembre 2012) : 9–16. http://dx.doi.org/10.2174/1875399x01205010009.
Texte intégralCampi, M. C., et P. R. Kumar. « Learning dynamical systems in a stationary environment ». Systems & ; Control Letters 34, no 3 (juin 1998) : 125–32. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-6911(98)00005-x.
Texte intégralRajendra, P., et V. Brahmajirao. « Modeling of dynamical systems through deep learning ». Biophysical Reviews 12, no 6 (22 novembre 2020) : 1311–20. http://dx.doi.org/10.1007/s12551-020-00776-4.
Texte intégralThèses sur le sujet "Learning dynamical systems"
Preen, Richard John. « Dynamical genetic programming in learning classifier systems ». Thesis, University of the West of England, Bristol, 2011. http://eprints.uwe.ac.uk/25852/.
Texte intégralFerizbegovic, Mina. « Robust learning and control of linear dynamical systems ». Licentiate thesis, KTH, Reglerteknik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280121.
Texte intégralQC 20200904
Mazzoleni, Mirko (ORCID:0000-0002-7116-135X). « Learning meets control. Data analytics for dynamical systems ». Doctoral thesis, Università degli studi di Bergamo, 2018. http://hdl.handle.net/10446/104812.
Texte intégralIzquierdo, Eduardo J. « The dynamics of learning behaviour : a situated, embodied, and dynamical systems approach ». Thesis, University of Sussex, 2008. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.488595.
Texte intégralMussmann, Thomas Frederick. « Data Driven Learning of Dynamical Systems Using Neural Networks ». The Ohio State University, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1618589877977348.
Texte intégralLindsten, Fredrik. « Particle filters and Markov chains for learning of dynamical systems ». Doctoral thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-97692.
Texte intégralCNDM
CADICS
Mao, Weize. « DATA-DRIVEN LEARNING OF UNKNOWN DYNAMICAL SYSTEMS WITH MISSING INFORMATION ». The Ohio State University, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1619097149112362.
Texte intégralPassey, Jr David Joseph. « Growing Complex Networks for Better Learning of Chaotic Dynamical Systems ». BYU ScholarsArchive, 2020. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/8146.
Texte intégralBézenac, Emmanuel de. « Modeling physical processes with deep learning : a dynamical systems approach ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS203.
Texte intégralDeep Learning has emerged as a predominant tool for AI, and has already abundant applications in fields where data is abundant and access to prior knowledge is difficult. This is not necessarily the case for natural sciences, and in particular, for physical processes. Indeed, these have been the object of study since centuries, a vast amount of knowledge has been acquired, and elaborate algorithms and methods have been developped. Thus, this thesis has two main objectives. The first considers the study of the role that deep learning has to play in this vast ecosystem of knowledge, theory and tools. We will attempt to answer this general question through a concrete problem: the one of modelling complex physical processes, leveraging deep learning methods in order to make up for lacking prior knowledge. The second objective is somewhat its converse: it focuses on how perspectives, insights and tools from the field of study of physical processes and dynamical systems can be applied in the context of deep learning, in order to gain a better understanding and develop novel algorithms
Appeltant, Lennert. « Reservoir computing based on delay-dynamical systems ». Doctoral thesis, Universitat de les Illes Balears, 2012. http://hdl.handle.net/10803/84144.
Texte intégralLivres sur le sujet "Learning dynamical systems"
P, Spencer John, Thomas Michael S. C et McClelland James L, dir. Toward a unified theory of development : Connectionism and dynamic systems theory re-considered. Oxford : Oxford University Press, 2009.
Trouver le texte intégralRussell, David W. The BOXES Methodology : Black Box Dynamic Control. London : Springer London, 2012.
Trouver le texte intégralHaridimos, Tsoukas, et Mylonopoulos Nikolaos 1970-, dir. Organizations as knowledge systems : Knowledge, learning, and dynamic capabilities. New York : Palgrave Macmillan, 2004.
Trouver le texte intégralservice), SpringerLink (Online, dir. Self-Evolvable Systems : Machine Learning in Social Media. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Trouver le texte intégralGroup model building : Facilitating team learning using system dynamics. Chichester : J. Wiley, 1996.
Trouver le texte intégralAldo, Romano, et SpringerLink (Online service), dir. Dynamic Learning Networks : Models and Cases in Action. Boston, MA : Springer-Verlag US, 2009.
Trouver le texte intégralHiroyuki, Itami. Dynamics of Knowledge, Corporate Systems and Innovation. Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010.
Trouver le texte intégralReinforcement learning and dynamic programming using function approximators. Boca Raton : CRC Press, 2010.
Trouver le texte intégralSandrock, Jörg. System dynamics in der strategischen Planung : Zur Gestaltung von Geschäftsmodellen im E-Learning. Wiesbaden : Dt. Univ.-Verl., 2006.
Trouver le texte intégralIEEE International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning (1st 2007 Honolulu, Hawaii). 2007 IEEE Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning : Honolulu, HI, 1-5 April 2007. Piscataway, NJ : IEEE, 2007.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Learning dynamical systems"
Andonov, Sasho. « Non-linear Dynamical Systems ». Dans Learning and Relearning Equipment Complexity, 121–61. Boca Raton : CRC Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003404811-9.
Texte intégralTanaka, Akinori, Akio Tomiya et Koji Hashimoto. « Dynamical Systems and Neural Networks ». Dans Deep Learning and Physics, 147–55. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-6108-9_9.
Texte intégralGolden, Richard M. « Convergence of Time-Invariant Dynamical Systems ». Dans Statistical Machine Learning, 169–86. First edition. j Boca Raton, FL : CRC Press, 2020. j Includes bibliographical references and index. : Chapman and Hall/CRC, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9781351051507-6.
Texte intégralGros, Claudius. « Complexity of Machine Learning ». Dans Complex and Adaptive Dynamical Systems, 361–92. Cham : Springer International Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-55076-8_10.
Texte intégralBhat, Harish S., et Shagun Rawat. « Learning Stochastic Dynamical Systems via Bridge Sampling ». Dans Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, 183–98. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-39098-3_14.
Texte intégralGaucel, Sébastien, Maarten Keijzer, Evelyne Lutton et Alberto Tonda. « Learning Dynamical Systems Using Standard Symbolic Regression ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 25–36. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-44303-3_3.
Texte intégralVidyasagar, M. « Learning, System IdentificationSystem identification , and Complexity ». Dans Mathematics of Complexity and Dynamical Systems, 924–36. New York, NY : Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-1806-1_55.
Texte intégralStamovlasis, Dimitrios. « Catastrophe Theory : Methodology, Epistemology, and Applications in Learning Science ». Dans Complex Dynamical Systems in Education, 141–75. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27577-2_9.
Texte intégralLagos, Guido, et Pablo Romero. « On the Reliability of Dynamical Stochastic Binary Systems ». Dans Machine Learning, Optimization, and Data Science, 516–27. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-64583-0_46.
Texte intégralLiu, Xuanwu, Zhao Li, Yuanhui Mao, Lixiang Lai, Ben Gao, Yao Deng et Guoxian Yu. « Dynamical User Intention Prediction via Multi-modal Learning ». Dans Database Systems for Advanced Applications, 519–35. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59410-7_35.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Learning dynamical systems"
Sommer, Nicolas, Klas Kronander et Aude Billard. « Learning externally modulated dynamical systems ». Dans 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2017.8206248.
Texte intégralHudson, Joshua, Khachik Sargsyan, Marta D'Elia et Habib Najm. « Analysis of Neural Networks as Dynamical Systems. » Dans Proposed for presentation at the Sandia Machine Learning and Deep Learning Workshop in ,. US DOE, 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1883507.
Texte intégralLiu, G. P. « Neural-learning control of nonlinear dynamical systems ». Dans IEE Seminar Learning Systems for Control. IEE, 2000. http://dx.doi.org/10.1049/ic:20000346.
Texte intégralArimoto, S., S. Kawamura, F. Miyazaki et S. Tamaki. « Learning control theory for dynamical systems ». Dans 1985 24th IEEE Conference on Decision and Control. IEEE, 1985. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.1985.268737.
Texte intégralKrause, Andre Frank, Volker Durr, Thomas Schack et Holk Cruse. « Input compensation learning : Modelling dynamical systems ». Dans 2011 Seventh International Conference on Natural Computation (ICNC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icnc.2011.6022106.
Texte intégralCong Wang, D. J. Hill et Guanrong Chen. « Deterministic learning of nonlinear dynamical systems ». Dans Proceedings of the 2003 IEEE International Symposium on Intelligent Control. IEEE, 2003. http://dx.doi.org/10.1109/isic.2003.1253919.
Texte intégralLiu, Ren-Huiliu, et Xue-Feng Lv. « Control for Switched Systems using Output Dynamical Compensator ». Dans Sixth International Conference on Machine Learning Cybernetics. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2007.4370215.
Texte intégralQuintanilla, Rafael, et John T. Wen. « Iterative learning control for nonsmooth dynamical systems ». Dans 2007 46th IEEE Conference on Decision and Control. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2007.4434885.
Texte intégralHuang, Tzu-Kuo, et Jeff Schneider. « Learning linear dynamical systems without sequence information ». Dans the 26th Annual International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1553374.1553430.
Texte intégralSaveriano, Matteo, et Dongheui Lee. « Incremental Skill Learning of Stable Dynamical Systems ». Dans 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2018.8594474.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Learning dynamical systems"
Siddiqi, Sajid M., Byron Boots et Geoffrey J. Gordon. A Constraint Generation Approach to Learning Stable Linear Dynamical Systems. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada480921.
Texte intégralRupe, Adam. Learning Implicit Models of Complex Dynamical Systems From Partial Observations. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juillet 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1808822.
Texte intégralKaffenberger, Michelle, et Marla Spivack. System Coherence for Learning : Applications of the RISE Education Systems Framework. Research on Improving Systems of Education (RISE), janvier 2022. http://dx.doi.org/10.35489/bsg-risewp_2022/086.
Texte intégralJiang, Zhong-Ping. Cognitive Models for Learning to Control Dynamic Systems. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada487160.
Texte intégralKaffenberger, Michelle, Jason Silberstein et Marla Spivack. Evaluating Systems : Three Approaches for Analyzing Education Systems and Informing Action. Research on Improving Systems of Education (RISE), avril 2022. http://dx.doi.org/10.35489/bsg-rise-wp_2022/093.
Texte intégralDeppe, Sahar. AI-based reccomendation system for industrial training. Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus, décembre 2023. http://dx.doi.org/10.55594/vmtx7119.
Texte intégralRoss-Larson, Bruce. Why Students Aren’t Learning What They Need for a Productive Life. Research on Improving Systems of Education (RISE), mars 2023. http://dx.doi.org/10.35489/bsg-rise-2023/pe13.
Texte intégralWilinski, Mateusz. Learning of the full dynamic system state matrix from partial PMU observations. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1853893.
Texte intégralYuan, Yuxuan, Zhaoyu Wang, Ian Dobson, Venkataramana Ajjarapu, Jie Chen et Neeraj Nayak. Robust Learning of Dynamic Interactions for Enhancing Power System Resilience Final Scientific Report. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1878168.
Texte intégralOsypova, Nataliia V., et Volodimir I. Tatochenko. Improving the learning environment for future mathematics teachers with the use application of the dynamic mathematics system GeoGebra AR. [б. в.], juillet 2021. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4628.
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