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
- Bước đầu khảo sát đặc điểm biến thể xoang tĩnh mạch sọ não trên MRI ở bệnh nhân đau đầu mạn tính
- Độ sâu xâm lấn trên cộng hưởng từ và tình trạng di căn hạch cổ ở ung thư lưỡi
- U thận chứa mỡ ở trẻ em: Báo cáo ca bệnh u quái thận nguyên phát và u nguyên bào thận dạng quái
- Đánh giá độ dày xương và mô mềm khẩu cái trên phim CBCT (Cone-Beam Computed Tomography)
- Nhận thức về vi-rút HPV của sinh viên y dược: Từ những hiểu lầm về phòng bệnh đến sự thiếu hụt kiến thức ở nam giới