CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn
Tác giả: Hoang Nhat Duc, Tran Xuan Linh, Nguyen Quoc Lam
Số trang:
P. 23-30
Số phát hành:
Số 03 (58) - Tháng 6
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Deep artificial neural network, regression analysis, soil shear strength, generalized delta rule
Chủ đề:
Civil engineering
Tóm tắt:
This article presents the method for training a deep artificial neural network (DANN) for regression analysis; this method is based on the generalized delta rule. To illustrate the rule, a DANN with two hidden layers is used. The model’s construction is described in the form of mathematical equations. Subsequently, a DANN program is written in Visual C# .NET. This program is tested with the task of estimating the shear strength of soil samples.
Tạp chí liên quan
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng bệnh nhân gãy kín đầu dưới xương đùi được phẫu thuật kết hợp xương bằng nẹp khóa tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ
- Phân tích một số yếu tố liên quan đến thực trạng nuôi dưỡng ở người bệnh viêm tụy cấp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng hội chứng dễ bị tổn thương ở người bệnh cao tuổi mắc suy tim mạn tính
- Đặc điểm hình ảnh thoát vị đĩa đệm trên cộng hưởng từ và triệu chứng lâm sàng ở bệnh nhân chèn ép rễ thần kinh hông to
- Thực trạng cấp cứu ngoại viện bệnh nhân chấn thương sọ não tại một số Bệnh viện tại Hà Nội