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
- Một số yếu tố liên quan đến tổn thương thận cấp tại khoa Hồi sức Tích cực, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Thanh Hóa
- Ảnh hưởng của thời gian thiếu máu lạnh lên sự biểu hiện của các dấu ấn ER, PR và KI-67 trong ung thư vú bằng kỹ thuật nhuộm hoá mô miễn dịch
- Tái tạo lóc toàn bộ da đầu lộ xương sọ bằng vạt da cơ thang mở rộng xuống dưới và ghép da mỏng
- Khảo sát đặc điểm lâm sàng và tính kháng kháng sinh trên bệnh nhân nhiễm Burkholderia pseudomallei tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Kiên Giang
- Đánh giá kết quả thay khớp háng với kỹ thuật khâu tăng cường bao khớp bằng chỉ siêu bền tại Bệnh viện Quân Y 121





