Computation of Neural Networks Lyapunov Functions for Discrete and Continuous Time Systems with Domain Of Attraction Maximization - CentraleSupélec Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Computation of Neural Networks Lyapunov Functions for Discrete and Continuous Time Systems with Domain Of Attraction Maximization

Domaines

Automatique / Robotique
Fichier principal
Vignette du fichier
ncta_finale_soumise.pdf (1.35 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Guillaume Sandou  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://centralesupelec.hal.science/hal-03105504

Soumis le : lundi 11 janvier 2021-10:25:24

Dernière modification le : dimanche 17 mars 2024-11:47:08

Archivage à long terme le : lundi 12 avril 2021-18:33:41

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-03105504 , version 1 (11-01-2021)

Identifiants

Citer

Benjamin Bocquillon, Philippe Feyel, Guillaume Sandou, Pedro Rodriguez-Ayerbe. Computation of Neural Networks Lyapunov Functions for Discrete and Continuous Time Systems with Domain Of Attraction Maximization. 12th International Conference on Neural Computation Theory and Applications, Nov 2020, Virtual Conference, France. ⟨10.5220/0010176504710478⟩. ⟨hal-03105504⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

CNRS SUP_LSS SUP_SYSTEMES CENTRALESUPELEC TDS-MACS UNIV-PARIS-SACLAY GS-ENGINEERING GS-COMPUTER-SCIENCE GS-SPORT-HUMAN-MOVEMENT
128 Consultations
252 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More