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
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh glôcôm và theo dõi ngắn hạn
- Phát triển năng lực học tập tự điều chỉnh thông qua trí tuệ nhân tạo trong học Tiếng Anh như một ngoại ngữ
- Đánh giá hiệu quả tích hợp giảng dạy hiểu biết về trí tuệ nhân tạo trong đào tạo tiếng Anh bậc đại học
- Vai trò định danh và cấu trúc biểu đạt đa tầng trong hệ hình dịch học Việt Nam: Từ kí hiệu học sơ nguyên đến thực tại ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo (AI)
- Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc biên soạn cấu trúc vi mô của từ điển thuật ngữ hành chính tiếng Việt





