CSDL Bài trích Báo - Tạp chí

Trở về

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