Articles de revues sur le sujet « Learning dynamical systems »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Learning dynamical systems ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
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 intégralCheng, Sen, et Philip N. Sabes. « Modeling Sensorimotor Learning with Linear Dynamical Systems ». Neural Computation 18, no 4 (1 avril 2006) : 760–93. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2006.18.4.760.
Texte intégralQiu, Zirou, Abhijin Adiga, Madhav V. Marathe, S. S. Ravi, Daniel J. Rosenkrantz, Richard E. Stearns et Anil Vullikanti. « Learning the Topology and Behavior of Discrete Dynamical Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 13 (24 mars 2024) : 14722–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29390.
Texte intégralBavandpour, Mohammad, Hamid Soleimani, Saeed Bagheri-Shouraki, Arash Ahmadi, Derek Abbott et Leon O. Chua. « Cellular Memristive Dynamical Systems (CMDS) ». International Journal of Bifurcation and Chaos 24, no 05 (mai 2014) : 1430016. http://dx.doi.org/10.1142/s021812741430016x.
Texte intégralZhou, Quan, Jakub Marecek et Robert N. Shorten. « Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 12 (18 mai 2021) : 11134–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17328.
Texte intégralMezić, Igor. « Koopman Operator, Geometry, and Learning of Dynamical Systems ». Notices of the American Mathematical Society 68, no 07 (1 août 2021) : 1. http://dx.doi.org/10.1090/noti2306.
Texte intégralMonga, Bharat, et Jeff Moehlis. « Supervised learning algorithms for controlling underactuated dynamical systems ». Physica D : Nonlinear Phenomena 412 (novembre 2020) : 132621. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2020.132621.
Texte intégralKronander, K., M. Khansari et A. Billard. « Incremental motion learning with locally modulated dynamical systems ». Robotics and Autonomous Systems 70 (août 2015) : 52–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2015.03.010.
Texte intégralTokuda, Isao, Ryuji Tokunaga et Kazuyuki Aihara. « Back-propagation learning of infinite-dimensional dynamical systems ». Neural Networks 16, no 8 (octobre 2003) : 1179–93. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(03)00076-5.
Texte intégralSugie, Toshiharu, et Toshiro Ono. « An iterative learning control law for dynamical systems ». Automatica 27, no 4 (juillet 1991) : 729–32. http://dx.doi.org/10.1016/0005-1098(91)90066-b.
Texte intégralBeek, P. J., et A. A. M. van Santvoord. « Learning the Cascade Juggle : A Dynamical Systems Analysis ». Journal of Motor Behavior 24, no 1 (mars 1992) : 85–94. http://dx.doi.org/10.1080/00222895.1992.9941604.
Texte intégralE, Weinan. « A Proposal on Machine Learning via Dynamical Systems ». Communications in Mathematics and Statistics 5, no 1 (mars 2017) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1007/s40304-017-0103-z.
Texte intégralB. Brugarolas, Paul, et Michael G. Safonov. « Learning about dynamical systems via unfalsification of hypotheses ». International Journal of Robust and Nonlinear Control 14, no 11 (20 avril 2004) : 933–43. http://dx.doi.org/10.1002/rnc.924.
Texte intégralGiannakis, Dimitrios, Amelia Henriksen, Joel A. Tropp et Rachel Ward. « Learning to Forecast Dynamical Systems from Streaming Data ». SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, no 2 (5 mai 2023) : 527–58. http://dx.doi.org/10.1137/21m144983x.
Texte intégralModi, Aditya, Mohamad Kazem Shirani Faradonbeh, Ambuj Tewari et George Michailidis. « Joint learning of linear time-invariant dynamical systems ». Automatica 164 (juin 2024) : 111635. http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2024.111635.
Texte intégralHorbacz, Katarzyna. « Random dynamical systems with jumps ». Journal of Applied Probability 41, no 3 (septembre 2004) : 890–910. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1091543432.
Texte intégralHorbacz, Katarzyna. « Random dynamical systems with jumps ». Journal of Applied Probability 41, no 03 (septembre 2004) : 890–910. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200020611.
Texte intégralJena, Amit, Dileep Kalathil et Le Xie. « Meta-Learning-Based Adaptive Stability Certificates for Dynamical Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 12801–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29176.
Texte intégralFeng, Lingyu, Ting Gao, Min Dai et Jinqiao Duan. « Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 33, no 4 (avril 2023) : 043131. http://dx.doi.org/10.1063/5.0126667.
Texte intégralEll, Shawn W., et F. Gregory Ashby. « Dynamical trajectories in category learning ». Perception & ; Psychophysics 66, no 8 (novembre 2004) : 1318–40. http://dx.doi.org/10.3758/bf03195001.
Texte intégralVereijken, B., H. T. A. Whiting et W. J. Beek. « A Dynamical Systems Approach to Skill Acquisition ». Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A 45, no 2 (août 1992) : 323–44. http://dx.doi.org/10.1080/14640749208401329.
Texte intégralIjspeert, Auke Jan, Jun Nakanishi, Heiko Hoffmann, Peter Pastor et Stefan Schaal. « Dynamical Movement Primitives : Learning Attractor Models for Motor Behaviors ». Neural Computation 25, no 2 (février 2013) : 328–73. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00393.
Texte intégralGabriel, Nicholas, et Neil F. Johnson. « Using Neural Architectures to Model Complex Dynamical Systems ». Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, no 02 (2022) : 366–84. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1124.
Texte intégralForgione, Marco, et Dario Piga. « dynoNet : A neural network architecture for learning dynamical systems ». International Journal of Adaptive Control and Signal Processing 35, no 4 (14 janvier 2021) : 612–26. http://dx.doi.org/10.1002/acs.3216.
Texte intégralXiao, Wenxin, Armin Lederer et Sandra Hirche. « Learning Stable Nonparametric Dynamical Systems with Gaussian Process Regression ». IFAC-PapersOnLine 53, no 2 (2020) : 1194–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1335.
Texte intégralChen, Ruilin, Xiaowei Jin, Shujin Laima, Yong Huang et Hui Li. « Intelligent modeling of nonlinear dynamical systems by machine learning ». International Journal of Non-Linear Mechanics 142 (juin 2022) : 103984. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijnonlinmec.2022.103984.
Texte intégralQin, Zengyi, Dawei Sun et Chuchu Fan. « Sablas : Learning Safe Control for Black-Box Dynamical Systems ». IEEE Robotics and Automation Letters 7, no 2 (avril 2022) : 1928–35. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2022.3142743.
Texte intégralPulch, Roland, et Maha Youssef. « MACHINE LEARNING FOR TRAJECTORIES OF PARAMETRIC NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS ». Journal of Machine Learning for Modeling and Computing 1, no 1 (2020) : 75–95. http://dx.doi.org/10.1615/jmachlearnmodelcomput.2020034093.
Texte intégralChu, S. R., et R. Shoureshi. « Applications of neural networks in learning of dynamical systems ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 22, no 1 (1992) : 161–64. http://dx.doi.org/10.1109/21.141320.
Texte intégralKhansari-Zadeh, S. Mohammad, et Aude Billard. « Learning Stable Nonlinear Dynamical Systems With Gaussian Mixture Models ». IEEE Transactions on Robotics 27, no 5 (octobre 2011) : 943–57. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2011.2159412.
Texte intégralMukhopadhyay, Sumona, et Santo Banerjee. « Learning dynamical systems in noise using convolutional neural networks ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 30, no 10 (octobre 2020) : 103125. http://dx.doi.org/10.1063/5.0009326.
Texte intégralSugie, T., et T. Ono. « On an Iterative Learning Control Law for Dynamical Systems ». IFAC Proceedings Volumes 20, no 5 (juillet 1987) : 339–44. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)55109-5.
Texte intégralKimura, M., et R. Nakano. « Learning dynamical systems by recurrent neural networks from orbits ». Neural Networks 11, no 9 (décembre 1998) : 1589–99. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(98)00098-7.
Texte intégralBerwald, Jesse, Tomáš Gedeon et John Sheppard. « Using machine learning to predict catastrophes in dynamical systems ». Journal of Computational and Applied Mathematics 236, no 9 (mars 2012) : 2235–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2011.11.006.
Texte intégralTalmon, Ronen, Stephane Mallat, Hitten Zaveri et Ronald R. Coifman. « Manifold Learning for Latent Variable Inference in Dynamical Systems ». IEEE Transactions on Signal Processing 63, no 15 (août 2015) : 3843–56. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2015.2432731.
Texte intégralZhao, Qingye, Yi Zhang et Xuandong Li. « Safe reinforcement learning for dynamical systems using barrier certificates ». Connection Science 34, no 1 (12 décembre 2022) : 2822–44. http://dx.doi.org/10.1080/09540091.2022.2151567.
Texte intégralKelso, J. A. S. « Anticipatory dynamical systems, intrinsic pattern dynamics and skill learning ». Human Movement Science 10, no 1 (février 1991) : 93–111. http://dx.doi.org/10.1016/0167-9457(91)90034-u.
Texte intégralGauthier, Daniel J., Ingo Fischer et André Röhm. « Learning unseen coexisting attractors ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, no 11 (novembre 2022) : 113107. http://dx.doi.org/10.1063/5.0116784.
Texte intégralPontes-Filho, Sidney, Pedro Lind, Anis Yazidi, Jianhua Zhang, Hugo Hammer, Gustavo B. M. Mello, Ioanna Sandvig, Gunnar Tufte et Stefano Nichele. « A neuro-inspired general framework for the evolution of stochastic dynamical systems : Cellular automata, random Boolean networks and echo state networks towards criticality ». Cognitive Neurodynamics 14, no 5 (11 juin 2020) : 657–74. http://dx.doi.org/10.1007/s11571-020-09600-x.
Texte intégralSharma, Shalini, et Angshul Majumdar. « Sequential Transform Learning ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15, no 5 (26 juin 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3447394.
Texte intégralDuan, Jianghua, Yongsheng Ou, Jianbing Hu, Zhiyang Wang, Shaokun Jin et Chao Xu. « Fast and Stable Learning of Dynamical Systems Based on Extreme Learning Machine ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics : Systems 49, no 6 (juin 2019) : 1175–85. http://dx.doi.org/10.1109/tsmc.2017.2705279.
Texte intégral