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.
- Thực trạng hoạt động quản lý chất lượng dịch vụ khám bệnh, chữa bệnh ở các bệnh viện đa khoa công lập hạng II tại thành phố Hà Nội năm 2024
- Đánh giá tác động của đột biển gen IDH1 và sự methyl hóa gen MGMT đến thời gian sống thêm toàn bộ trên bệnh nhân u nguyên bào thần kinh đệm
- Xác định đột biến gen EIF4G1 trên bệnh nhân Parkinson
- Tỷ lệ hiện mắc, các yếu tố nguy cơ và kết quả điều trị tổn thương thận cấp tại Khoa Hồi sức tích cực, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Vĩnh Phúc
- Chuyển đổi số, khả năng vượt các rào cản xuất khẩu và tác động đến kết quả xuất khẩu của doanh nghiệp