Phương pháp xử lý hiện tượng mô hình quá khớp trong xây dựng mô hình học sâu để ước lượng khả năng chịu tải của giàn phi tuyến
Tác giả: Hà Mạnh Hùng, Trương Việt Hùng, Đinh Văn Thuật, Vũ Quang Việt
Số trang:
Tr. 12-20
Số phát hành:
Tập 14 Số 1V
Kiểu tài liệu:
Tạp chí điện tử
Nơi lưu trữ:
CSDL điện tử
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Trí tuệ nhân tạo, phân tích trực tiếp; kết cấu giàn; máy họ
Chủ đề:
Trí tuệ nhân tạo
&
Kết cấu--Giàn
Tóm tắt:
Bài báo này sẽ trình bày, phân tích và so sánh hiệu quả của một số kỹ thuậtthường được áp dụng hiện nay cho việc xử lý hiện tượng mô hình quá khớp bao gồm kỹ thuật dừng sớm (EarlyStopping), nhớ mô hình (Model Checkpoint) và kết hợp hai kỹ thuật trên. Một giàn phẳng gồm 39 thanh đượcsử dụng để minh họa cho nghiên cứu. Tập dữ liệu cho mô hình học sâu được tạo ra từ phân tích phi tuyến giàncó thông số đầu vào là diện tích mặt cắt ngang của các thanh giàn và thông số đầu ra là hệ số khả năng chịu tải(LF). Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp kết hợp cả hai kỹ thuật dừng sớm và nhớ mô hình đem lại hiệuquả cao nhất về cả góc độ thời gian huấn luyện và độ chính xác của mô hình.
Tạp chí liên quan
- Thực trạng hoạt động quản lý chất lượng dịch vụ khám bệnh, chữa bệnh ở các bệnh viện đa khoa công lập hạng II tại thành phố Hà Nội năm 2024
- Chuyển đổi số, khả năng vượt các rào cản xuất khẩu và tác động đến kết quả xuất khẩu của doanh nghiệp
- Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định áp dụng kinh tế tuần hoàn trong nông nghiệp tại Hà Nội
- Thương hiệu nhà tuyển dụng và hoạt động thu hút nhân sự tài năng: Góc nhìn từ thực tiễn doanh nghiệp tư nhân tại Việt Nam
- Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập phi lãi trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết, đăng ký giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam