Deep Learning in Multi-step Prediction of Chaotic Dynamics: From Deterministic Models to Real-World Systems

by Matteo Sangiorgio, Fabio Dercole, Giorgio Guariso

1st ed. 2021. - Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer, 2021

Online Monographie, Elektronische Ressource - 1 Online-Ressource (XII, 104 p. 46 illus., 25 illus. in color)

Zugriff:

Springer Mathematics & Statistics 2021 (Volltext)

Titel:	Deep Learning in Multi-step Prediction of Chaotic Dynamics: From Deterministic Models to Real-World Systems
Verantwortlichkeitsangabe:	by Matteo Sangiorgio, Fabio Dercole, Giorgio Guariso
Autor/in / Beteiligte Person:	Sangiorgio, Matteo ; Dercole, Fabio ; Guariso, Giorgio
Lokaler Link:	Springer Mathematics & Statistics 2021 (Volltext)
Link:	Volltext
Verwandtes Werk:	PoliMI SpringerBriefs
Ausgabe:	1st ed. 2021
Veröffentlichung:	Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer, 2021
Medientyp:	Monographie
Datenträgertyp:	Elektronische Ressource
Umfang:	1 Online-Ressource (XII, 104 p. 46 illus., 25 illus. in color)
ISBN:	9783030944827
DOI:	10.1007/978-3-030-94482-7
Schlagwort:	Neural networks (Computer science) Computational intelligence Artificial intelligence System theory
Sonstiges:	Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Gesamttitelangabe: PoliMI SpringerBriefs Printed edition: 9783030944810 Printed edition: 9783030944834 hbz Verbund-ID: HT021266723

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