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J-GLOBAL ID：201902233011598279   Reference number：19A0929631

Toward Control Theory Harmonized with Machine Learning

機械学習と調和する制御理論を模索して

Author (1)： KASHIMA KENJI (京都大学情報学研究科)
Material： 計測と制御  (Journal of the Society of Instrument and Control Engineers)
Volume： 58  Issue： 3  Page： 153-155(J-STAGE)  Publication year： 2019 
JST Material Number： F0131A  ISSN： 0453-4662  CODEN： KESEA  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *machine learning ,  *control theory ,  dynamics ,  *artificial intelligence ,  control ,  fusion
Semi thesaurus term： system control ,  dynamics

Author keywords (6)： 制御 ,  機械学習 ,  人工知能 ,  control ,  machine learning ,  artificial intelligence

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  System and control theory in general  (IA02010H)

Reference (8)：

• 1) http://dml.sice-ctrl.jp/
• 2) https://www.ifac-control.org/events/system-identification-18th-sysid-2018
• 3) B. Recht: A Tour of Reinforcement Learning: The View from Continuous Control, 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2018), Stockholm, Sweden (2018)
• 4) https://cdc2018.ieeecss.org/
• 5) https://kgatsis.github.io/learning_for_control_workshop_CDC2018/

Terms in the title (3)： 機械学習 ,  調和 ,  制御理論