Deep learning in multi-step prediction of chaotic dynamics : from deterministic models to real-world systems / / Matteo Sangiorgio, Fabio Dercole, Giorgio Guariso
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| Autore: |
Sangiorgio Matteo
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| Titolo: |
Deep learning in multi-step prediction of chaotic dynamics : from deterministic models to real-world systems / / Matteo Sangiorgio, Fabio Dercole, Giorgio Guariso
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| Pubblicazione: | Cham, Switzerland : , : Springer, , [2021] |
| ©2021 | |
| Descrizione fisica: | 1 online resource (111 pages) |
| Disciplina: | 003.857015118 |
| Soggetto topico: | Caos (Teoria de sistemes) |
| Models matemàtics | |
| Aprenentatge automàtic | |
| Chaotic behavior in systems - Mathematical models | |
| Deep learning (Machine learning) | |
| Soggetto genere / forma: | Llibres electrònics |
| Persona (resp. second.): | DercoleFabio |
| GuarisoGiorgio | |
| Titolo autorizzato: | Deep learning in multi-step prediction of chaotic dynamics |
| ISBN: | 3-030-94482-4 |
| Formato: | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione: | Inglese |
| Record Nr.: | 996466549203316 |
| Lo trovi qui: | Univ. di Salerno |
| Opac: | Controlla la disponibilità qui |
Serie:
SpringerBriefs in applied sciences and technology.