George J. Pappas

De nouveaux cadres améliorent les performances des drones en utilisant des méthodes d'apprentissage et de contrôle adaptatif.

Apprends à créer des modèles pour des systèmes dynamiques en utilisant des données mesurées.

Stratégies pour apprendre efficacement à partir de données qui dépendent des observations précédentes.

Cette étude examine comment les retards affectent l'approximation stochastique dans l'apprentissage par renforcement.

Cet article passe en revue l'importance de l'évaluation des risques en robotique pour la sécurité.

Une méthode pour modéliser et contrôler efficacement des systèmes non linéaires en utilisant des techniques d'apprentissage actif.

CViT fusionne l'apprentissage des opérateurs avec des champs neuronaux conditionnés pour améliorer la modélisation scientifique.

Ce papier parle d'une méthode pour que les robots apprennent la sécurité grâce aux retours des humains.

Examiner comment les agents apprennent plus vite ensemble malgré les délais de communication.

Examiner comment les paramètres du modèle influencent les performances sur des tâches à long terme.

PKF améliore la précision du suivi d'objets dans des environnements complexes.

Un aperçu de comment le CRM améliore les modèles de prédiction et gère l'incertitude.