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.
- Đánh giá tác động của đào tạo nâng cao năng lực đến sự tự tin trong chăm sóc sức khoẻ tâm thần cho người bệnh ung thư của điều dưỡng viên
- Thực trạng phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : thành tựu, thách thức và triển vọng
- Những động lực giúp Việt Nam tăng trưởng 8% trong năm 2025 : thực trạng và giải pháp
- Đẩy mạnh giải ngân vốn đầu tư công đối với các dự án trong ngành đường sắt ở Việt Nam
- Nghiên cứu mối quan hệ giữa phân cấp tài khóa và chất lượng dịch vụ công tại Việt Nam