George J. Pappas

新しいフレームワークは、学習と適応制御方法を使ってドローンの性能を向上させる。

測定データを使って動的システムのモデルを作るプロセスを学ぼう。

過去の観察に依存するデータから効果的に学ぶための戦略。

この研究は、遅延が強化学習における確率的近似にどのように影響するかを調べている。

この記事は、ロボットにおける安全のためのリスク評価の重要性についてレビューしています。

アクティブラーニング技術を使って非線形システムを効率的にモデル化して制御する方法。

CViTは、条件付きニューラルフィールドとオペレーター学習を融合させて、科学的モデリングを改善するんだ。

この論文は、人間の入力からロボットが安全を学ぶ方法について話してるよ。

通信の遅延があっても、エージェントが一緒に学ぶことでどうやって早く成長するかを調べてるんだ。

モデルのパラメータが長距離タスクのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

PKFは複雑な環境での物体追跡精度を向上させる。

CRMがどのように予測モデルを改善し、不確実性を管理するかを見てみよう。