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.
- Phân tích các nhân tố tác động đến nền kinh tế ngầm cấp tỉnh tại Việt Nam : tiếp cận mô hình MIMIC
- Tác động của việc làm trái trình độ tới tiền lương của các cử nhân ngành kinh doanh và quản lý ở Việt Nam
- Quan hệ giữa Non-Fungible Tokens và thị trường chứng khoán Việt Nam
- Tác động của mạng xã hội và trải nghiệm khách hàng tới sự hài lòng, ý định quay trở lại và hành vi truyền miệng về homestay của khách du lịch nội địa
- Ảnh hưởng của sự hài lòng tới ý định mua sắm lặp lại đối với khách hàng gen Z trong lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam : vai trò trung gian của sự tin tưởng





