-
最近の投稿
- Grasp EveryThing (GET): 1-DoF, 3-Fingered Gripper with Tactile Sensing for Robust Grasping
- Neural Inertial Odometry from Lie Events
- Physical synchronization of soft self-oscillating limbs for fast and autonomous locomotion
- CRADMap: Applied Distributed Volumetric Mapping with 5G-Connected Multi-Robots and 4D Radar Perception
- Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (38176) cs.CL (28850) cs.CV (43741) cs.HC (2915) cs.LG (43106) cs.RO (22722) cs.SY (3490) eess.IV (5071) eess.SY (3482) stat.ML (5612)
「math.DS」カテゴリーアーカイブ
Cooperative Nonlinear Guidance Strategies for Guaranteed Pursuit-Evasion
要約 この論文は、追跡者、回避者、防御者の 3 つのエージェントが関与する追跡回 … 続きを読む
Learning Collective Behaviors from Observation
要約 我々は、力学システムの構造同定に採用される学習方法論の包括的な検討を提示し … 続きを読む
Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment
要約 我々は、2 つの空間タスク間を切り替えるエージェントの物理的ダイナミクスを … 続きを読む
Let’s do the time-warp-attend: Learning topological invariants of dynamical systems
要約 電気回路から生態系ネットワークに至るまで、科学全般にわたる力学システムは、 … 続きを読む
Polytopic Autoencoders with Smooth Clustering for Reduced-order Modelling of Flows
要約 ニューラル ネットワークの進歩に伴い、低次数モデルへのオートエンコーダの適 … 続きを読む
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods
要約 動的システムの軌跡を正確に近似できる機能により、動的システムの分析、予測、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.DS, physics.comp-ph
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods はコメントを受け付けていません
Generalized Lagrangian Neural Networks
要約 常微分方程式 (ODE) の解法にニューラル ネットワークを組み込むことは … 続きを読む
Data-driven Nonlinear Model Reduction using Koopman Theory: Integrated Control Form and NMPC Case Study
要約 制御を伴う非線形動的システムのデータ駆動型モデル削減にコープマン理論を使用 … 続きを読む
Differential Equations for Continuous-Time Deep Learning
要約 この短い自己完結型の記事は、ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) … 続きを読む