Artificial neural network with adaptive moment estimation training approaches for prediction of punching shear capacity of steel
Tác giả: Hoang Nhat DucTóm tắt:
Estimating punching shear capacity (PSC) of steel fibre reinforced concrete slabs (SFRCS) is a crucial task in structural design. This study investigates the performances of artificial neural networks trained by the adaptive moment estimation (Adam) method in dealing with the task of interest. To alleviate overfitting problem, decoupled weight decay (AdamW) and L2regularization (AdamL2) are used. A dataset including 140 samples has been used to train and verify the machine learning approaches. Interms of root mean square error (RMSE), Experimental results including 20 independent runs point out that predictive performances of the AdamW (RMSE = 30.60) and AdamL2(RMSE = 31.74) are better than that of the Adam (RMSE = 36.62). However, performance of a combination of AdamW and AdamL2(RMSE = 32.31) is worse than those obtained from the individual AdamW and AdamL2.
- Spray coating technology for wear-resistant and anti-rust coating on cell brake disc = Công nghệ phun phủ tạo lớp chịu mài mòn và chống gỉ trên đĩa phanh ô tô
- Interval estimation of compressive strength of concrete using artificial neural network developed with Python = Dự báo theo khoảng cường độ chịu nén của bê tông sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo được phát triển với Python
- Current situation of design for sustainability application in visual communication design education in Vietnam = Thực trạng ứng dụng nguyên lí thiết kế bền vững trong giáo dục thiết kế truyền thông thị giác ở Việt Nam
- Energy and exergy analysis of a boiler : a comprehensive review = Phân tích năng lượng và dị ứng của lò hơi : bài đánh giá toàn diện
- The role of new generation of fashion designers = Vai trò của nhà thiết kế thời trang thế hệ mới