Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Lars Grune: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control

  • Machine Learning and Dynamical Systems Seminar
  • 2021-06-15
  • 235
Lars Grune: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control
  • ok logo

Скачать Lars Grune: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Lars Grune: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Lars Grune: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Lars Grune: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control

Date: 15 June 2021
Speaker: Lars Grune
Title: Using Redundancy of the Dynamics in Nonlinear Optimal Feedback Control
Abstract: Optimal Feedback Control is a computationally intensive task. The classical approach to a numerical solution of this problem via the Hamilton-Jacobi-Bellman PDE in continuous time or the Bellman equation in discrete time may fail already for very low dimensional systems because of its high computational complexity.

In contrast to this, modern optimisation based control methods like model predictive control or deep reinforcement learning are able to solve such problems approximately with much larger state dimension. In this talk we argue that this is possible because the dynamics of the problem exhibits some kind of redundancy, which can efficiently be exploited by these algorithms. We will explain which kind of redundancy this can be and why it helps to reduce the computational complexity of these methods.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]