Artykuły w czasopismach na temat „Learning dynamical systems”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Learning dynamical systems”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Hein, Helle, i Ulo Lepik. "LEARNING TRAJECTORIES OF DYNAMICAL SYSTEMS". Mathematical Modelling and Analysis 17, nr 4 (1.09.2012): 519–31. http://dx.doi.org/10.3846/13926292.2012.706654.
Pełny tekst źródłaKhadivar, Farshad, Ilaria Lauzana i Aude Billard. "Learning dynamical systems with bifurcations". Robotics and Autonomous Systems 136 (luty 2021): 103700. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103700.
Pełny tekst źródłaBerry, Tyrus, i Suddhasattwa Das. "Learning Theory for Dynamical Systems". SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, nr 3 (8.08.2023): 2082–122. http://dx.doi.org/10.1137/22m1516865.
Pełny tekst źródłaRoy, Sayan, i Debanjan Rana. "Machine Learning in Nonlinear Dynamical Systems". Resonance 26, nr 7 (lipiec 2021): 953–70. http://dx.doi.org/10.1007/s12045-021-1194-0.
Pełny tekst źródłaWANG, CONG, TIANRUI CHEN, GUANRONG CHEN i DAVID J. HILL. "DETERMINISTIC LEARNING OF NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS". International Journal of Bifurcation and Chaos 19, nr 04 (kwiecień 2009): 1307–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127409023640.
Pełny tekst źródłaAhmadi, Amir Ali, i Bachir El Khadir. "Learning Dynamical Systems with Side Information". SIAM Review 65, nr 1 (luty 2023): 183–223. http://dx.doi.org/10.1137/20m1388644.
Pełny tekst źródłaGrigoryeva, Lyudmila, Allen Hart i Juan-Pablo Ortega. "Learning strange attractors with reservoir systems". Nonlinearity 36, nr 9 (27.07.2023): 4674–708. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6544/ace492.
Pełny tekst źródłaDavids, Keith. "Learning design for Nonlinear Dynamical Movement Systems". Open Sports Sciences Journal 5, nr 1 (13.09.2012): 9–16. http://dx.doi.org/10.2174/1875399x01205010009.
Pełny tekst źródłaCampi, M. C., i P. R. Kumar. "Learning dynamical systems in a stationary environment". Systems & Control Letters 34, nr 3 (czerwiec 1998): 125–32. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-6911(98)00005-x.
Pełny tekst źródłaRajendra, P., i V. Brahmajirao. "Modeling of dynamical systems through deep learning". Biophysical Reviews 12, nr 6 (22.11.2020): 1311–20. http://dx.doi.org/10.1007/s12551-020-00776-4.
Pełny tekst źródłaCheng, Sen, i Philip N. Sabes. "Modeling Sensorimotor Learning with Linear Dynamical Systems". Neural Computation 18, nr 4 (1.04.2006): 760–93. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2006.18.4.760.
Pełny tekst źródłaQiu, Zirou, Abhijin Adiga, Madhav V. Marathe, S. S. Ravi, Daniel J. Rosenkrantz, Richard E. Stearns i Anil Vullikanti. "Learning the Topology and Behavior of Discrete Dynamical Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, nr 13 (24.03.2024): 14722–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29390.
Pełny tekst źródłaBavandpour, Mohammad, Hamid Soleimani, Saeed Bagheri-Shouraki, Arash Ahmadi, Derek Abbott i Leon O. Chua. "Cellular Memristive Dynamical Systems (CMDS)". International Journal of Bifurcation and Chaos 24, nr 05 (maj 2014): 1430016. http://dx.doi.org/10.1142/s021812741430016x.
Pełny tekst źródłaZhou, Quan, Jakub Marecek i Robert N. Shorten. "Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 12 (18.05.2021): 11134–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17328.
Pełny tekst źródłaMezić, Igor. "Koopman Operator, Geometry, and Learning of Dynamical Systems". Notices of the American Mathematical Society 68, nr 07 (1.08.2021): 1. http://dx.doi.org/10.1090/noti2306.
Pełny tekst źródłaMonga, Bharat, i Jeff Moehlis. "Supervised learning algorithms for controlling underactuated dynamical systems". Physica D: Nonlinear Phenomena 412 (listopad 2020): 132621. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2020.132621.
Pełny tekst źródłaKronander, K., M. Khansari i A. Billard. "Incremental motion learning with locally modulated dynamical systems". Robotics and Autonomous Systems 70 (sierpień 2015): 52–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2015.03.010.
Pełny tekst źródłaTokuda, Isao, Ryuji Tokunaga i Kazuyuki Aihara. "Back-propagation learning of infinite-dimensional dynamical systems". Neural Networks 16, nr 8 (październik 2003): 1179–93. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(03)00076-5.
Pełny tekst źródłaSugie, Toshiharu, i Toshiro Ono. "An iterative learning control law for dynamical systems". Automatica 27, nr 4 (lipiec 1991): 729–32. http://dx.doi.org/10.1016/0005-1098(91)90066-b.
Pełny tekst źródłaBeek, P. J., i A. A. M. van Santvoord. "Learning the Cascade Juggle: A Dynamical Systems Analysis". Journal of Motor Behavior 24, nr 1 (marzec 1992): 85–94. http://dx.doi.org/10.1080/00222895.1992.9941604.
Pełny tekst źródłaE, Weinan. "A Proposal on Machine Learning via Dynamical Systems". Communications in Mathematics and Statistics 5, nr 1 (marzec 2017): 1–11. http://dx.doi.org/10.1007/s40304-017-0103-z.
Pełny tekst źródłaB. Brugarolas, Paul, i Michael G. Safonov. "Learning about dynamical systems via unfalsification of hypotheses". International Journal of Robust and Nonlinear Control 14, nr 11 (20.04.2004): 933–43. http://dx.doi.org/10.1002/rnc.924.
Pełny tekst źródłaGiannakis, Dimitrios, Amelia Henriksen, Joel A. Tropp i Rachel Ward. "Learning to Forecast Dynamical Systems from Streaming Data". SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, nr 2 (5.05.2023): 527–58. http://dx.doi.org/10.1137/21m144983x.
Pełny tekst źródłaModi, Aditya, Mohamad Kazem Shirani Faradonbeh, Ambuj Tewari i George Michailidis. "Joint learning of linear time-invariant dynamical systems". Automatica 164 (czerwiec 2024): 111635. http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2024.111635.
Pełny tekst źródłaHorbacz, Katarzyna. "Random dynamical systems with jumps". Journal of Applied Probability 41, nr 3 (wrzesień 2004): 890–910. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1091543432.
Pełny tekst źródłaHorbacz, Katarzyna. "Random dynamical systems with jumps". Journal of Applied Probability 41, nr 03 (wrzesień 2004): 890–910. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200020611.
Pełny tekst źródłaJena, Amit, Dileep Kalathil i Le Xie. "Meta-Learning-Based Adaptive Stability Certificates for Dynamical Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, nr 11 (24.03.2024): 12801–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29176.
Pełny tekst źródłaFeng, Lingyu, Ting Gao, Min Dai i Jinqiao Duan. "Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 33, nr 4 (kwiecień 2023): 043131. http://dx.doi.org/10.1063/5.0126667.
Pełny tekst źródłaEll, Shawn W., i F. Gregory Ashby. "Dynamical trajectories in category learning". Perception & Psychophysics 66, nr 8 (listopad 2004): 1318–40. http://dx.doi.org/10.3758/bf03195001.
Pełny tekst źródłaVereijken, B., H. T. A. Whiting i W. J. Beek. "A Dynamical Systems Approach to Skill Acquisition". Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A 45, nr 2 (sierpień 1992): 323–44. http://dx.doi.org/10.1080/14640749208401329.
Pełny tekst źródłaIjspeert, Auke Jan, Jun Nakanishi, Heiko Hoffmann, Peter Pastor i Stefan Schaal. "Dynamical Movement Primitives: Learning Attractor Models for Motor Behaviors". Neural Computation 25, nr 2 (luty 2013): 328–73. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00393.
Pełny tekst źródłaGabriel, Nicholas, i Neil F. Johnson. "Using Neural Architectures to Model Complex Dynamical Systems". Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, nr 02 (2022): 366–84. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1124.
Pełny tekst źródłaForgione, Marco, i Dario Piga. "dynoNet : A neural network architecture for learning dynamical systems". International Journal of Adaptive Control and Signal Processing 35, nr 4 (14.01.2021): 612–26. http://dx.doi.org/10.1002/acs.3216.
Pełny tekst źródłaXiao, Wenxin, Armin Lederer i Sandra Hirche. "Learning Stable Nonparametric Dynamical Systems with Gaussian Process Regression". IFAC-PapersOnLine 53, nr 2 (2020): 1194–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1335.
Pełny tekst źródłaChen, Ruilin, Xiaowei Jin, Shujin Laima, Yong Huang i Hui Li. "Intelligent modeling of nonlinear dynamical systems by machine learning". International Journal of Non-Linear Mechanics 142 (czerwiec 2022): 103984. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijnonlinmec.2022.103984.
Pełny tekst źródłaQin, Zengyi, Dawei Sun i Chuchu Fan. "Sablas: Learning Safe Control for Black-Box Dynamical Systems". IEEE Robotics and Automation Letters 7, nr 2 (kwiecień 2022): 1928–35. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2022.3142743.
Pełny tekst źródłaPulch, Roland, i Maha Youssef. "MACHINE LEARNING FOR TRAJECTORIES OF PARAMETRIC NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS". Journal of Machine Learning for Modeling and Computing 1, nr 1 (2020): 75–95. http://dx.doi.org/10.1615/jmachlearnmodelcomput.2020034093.
Pełny tekst źródłaChu, S. R., i R. Shoureshi. "Applications of neural networks in learning of dynamical systems". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 22, nr 1 (1992): 161–64. http://dx.doi.org/10.1109/21.141320.
Pełny tekst źródłaKhansari-Zadeh, S. Mohammad, i Aude Billard. "Learning Stable Nonlinear Dynamical Systems With Gaussian Mixture Models". IEEE Transactions on Robotics 27, nr 5 (październik 2011): 943–57. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2011.2159412.
Pełny tekst źródłaMukhopadhyay, Sumona, i Santo Banerjee. "Learning dynamical systems in noise using convolutional neural networks". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 30, nr 10 (październik 2020): 103125. http://dx.doi.org/10.1063/5.0009326.
Pełny tekst źródłaSugie, T., i T. Ono. "On an Iterative Learning Control Law for Dynamical Systems". IFAC Proceedings Volumes 20, nr 5 (lipiec 1987): 339–44. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)55109-5.
Pełny tekst źródłaKimura, M., i R. Nakano. "Learning dynamical systems by recurrent neural networks from orbits". Neural Networks 11, nr 9 (grudzień 1998): 1589–99. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(98)00098-7.
Pełny tekst źródłaBerwald, Jesse, Tomáš Gedeon i John Sheppard. "Using machine learning to predict catastrophes in dynamical systems". Journal of Computational and Applied Mathematics 236, nr 9 (marzec 2012): 2235–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2011.11.006.
Pełny tekst źródłaTalmon, Ronen, Stephane Mallat, Hitten Zaveri i Ronald R. Coifman. "Manifold Learning for Latent Variable Inference in Dynamical Systems". IEEE Transactions on Signal Processing 63, nr 15 (sierpień 2015): 3843–56. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2015.2432731.
Pełny tekst źródłaZhao, Qingye, Yi Zhang i Xuandong Li. "Safe reinforcement learning for dynamical systems using barrier certificates". Connection Science 34, nr 1 (12.12.2022): 2822–44. http://dx.doi.org/10.1080/09540091.2022.2151567.
Pełny tekst źródłaKelso, J. A. S. "Anticipatory dynamical systems, intrinsic pattern dynamics and skill learning". Human Movement Science 10, nr 1 (luty 1991): 93–111. http://dx.doi.org/10.1016/0167-9457(91)90034-u.
Pełny tekst źródłaGauthier, Daniel J., Ingo Fischer i André Röhm. "Learning unseen coexisting attractors". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, nr 11 (listopad 2022): 113107. http://dx.doi.org/10.1063/5.0116784.
Pełny tekst źródłaPontes-Filho, Sidney, Pedro Lind, Anis Yazidi, Jianhua Zhang, Hugo Hammer, Gustavo B. M. Mello, Ioanna Sandvig, Gunnar Tufte i 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, nr 5 (11.06.2020): 657–74. http://dx.doi.org/10.1007/s11571-020-09600-x.
Pełny tekst źródłaSharma, Shalini, i Angshul Majumdar. "Sequential Transform Learning". ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15, nr 5 (26.06.2021): 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3447394.
Pełny tekst źródłaDuan, Jianghua, Yongsheng Ou, Jianbing Hu, Zhiyang Wang, Shaokun Jin i Chao Xu. "Fast and Stable Learning of Dynamical Systems Based on Extreme Learning Machine". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 49, nr 6 (czerwiec 2019): 1175–85. http://dx.doi.org/10.1109/tsmc.2017.2705279.
Pełny tekst źródła