CTRNN parameter learning using Differential Evolution (Contributo in atti di convegno)

Type

• Contributo in atti di convegno (Classe)
• Prodotto della ricerca (Classe)

Label

• CTRNN parameter learning using Differential Evolution (Contributo in atti di convegno) (literal)

Anno

• 2008-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.3233/978-1-58603-89 (literal)

Alternative label

• Ivanoe De Falco, Antonio Della Cioppa, Francesco Donnarumma, Domenico Maisto, Roberto Prevete, Ernesto Tarantino (2008)
  CTRNN parameter learning using Differential Evolution
  in ECAI 2008, 18th European Conference on Artificial Intelligence, Patrasso, Grecia, 21-25 Luglio 2008
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• Ivanoe De Falco, Antonio Della Cioppa, Francesco Donnarumma, Domenico Maisto, Roberto Prevete, Ernesto Tarantino (literal)

Pagina inizio

• 783 (literal)

Pagina fine

• 784 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#titoloVolume

• ECAI 2008, 18th European Conference on Artificial Intelligence (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#note

• Ghallab M., Spyropoulos C. D., Fakotakis N. and Avouris N. eds., IOS Press, (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#pagineTotali

• 2 (literal)

Note

• ISI Web of Science (WOS) (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni

• Ivanoe De Falco 1 and Antonio Della Cioppa 2 and Francesco Donnarumma 3 and Domenico Maisto 1 and Roberto Prevete 3 and Ernesto Tarantino 1 1 ICAR-CNR, Naples, Italy 2 DIIIE, Università di Salerno 3 Università di Napoli Federico II (literal)

Titolo

• CTRNN parameter learning using Differential Evolution (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#isbn

• 978-1-58603-891-5 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#curatoriVolume

• Ghallab M., Spyropoulos C. D., Fakotakis N. and Avouris N. eds. (literal)

Abstract

• Target behaviours can be achieved by finding suitable parameters for Continuous Time Recurrent Neural Networks (CTRNNs) used as agent control systems. Differential Evolution (DE) has been deployed to search parameter space of CTRNNs and overcome granularity, boundedness and blocking limitations. In this paper we provide initial support for DE in the context of two sample learning problems. (literal)

Editore

• IOS Press (Editore)

Prodotto di

• Metodi e strumenti di Calcolo Evolutivo e loro applicazione a modellazione e ottimizzazione in Sistemi Complessi (ICT.P11.012.001) (Modulo)
• Institute for high performance computing and networking (ICAR) (Istituto)

Autore CNR

• DOMENICO MAISTO (Persona)
• IVANOE DE FALCO (Unità di personale interno)
• ERNESTO TARANTINO (Unità di personale interno)

Insieme di parole chiave

• Keywords of "CTRNN parameter learning using Differential Evolution" (Insieme di parole chiave)

Incoming links:

Prodotto

• Institute for high performance computing and networking (ICAR) (Istituto)
• Metodi e strumenti di Calcolo Evolutivo e loro applicazione a modellazione e ottimizzazione in Sistemi Complessi (ICT.P11.012.001) (Modulo)

Autore CNR di

• ERNESTO TARANTINO (Unità di personale interno)
• IVANOE DE FALCO (Unità di personale interno)
• DOMENICO MAISTO (Persona)

Editore di

• IOS Press (Editore)

Insieme di parole chiave di

• Keywords of "CTRNN parameter learning using Differential Evolution" (Insieme di parole chiave)