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
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật kết cấu: Tổng quan định lượng về xu hướng nghiên cứu, phương pháp học máy và các thách thức hiện nay
- Nghiên cứu tính khả thi của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát triển các ứng dụng trắc địa bản đồ cơ bản
- Nhận diện và đánh giá rủi ro kỹ thuật trong giai đoạn đầu tư và khai thác các dự án đường cao tốc tại Việt Nam
- Đề xuất gói công việc (WP) mẫu phục vụ lập kế hoạch và quản lý quá trình thi công nhà bê tông cốt thép
- Hiệu quả quản lý chi phí thi công của nhà thầu xây dựng công nghiệp: Nghiên cứu các nhân tố liên quan tại một doanh nghiệp Việt Nam





