Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule: A case study in modeling the shear strength of soil
Số trang: 8
Loại file: pdf
Dung lượng: 840.66 KB
Lượt xem: 9
Lượt tải: 0
Xem trước 1 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
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.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule: A case study in modeling the shear strength of soil
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule: A case study in modeling the shear strength of soil
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Duy Tân Deep neural network The generalized delta rule The shear strength of soil Artificial neural network Regression analysisGợi ý tài liệu liên quan:
-
Biểu tượng hoa trong thơ haiku của Matsuo Basho và Yosa Buson
10 trang 216 0 0 -
Xây dựng ontology trợ giúp ra quyết định về đào tạo cho các trường Đại học ở Việt Nam
10 trang 159 0 0 -
8 trang 119 0 0
-
10 trang 95 0 0
-
Xây dựng hệ thống tích hợp liên tục nội bộ sử dụng công cụ nguồn mở Jenkins và Gitlab
11 trang 88 0 0 -
Biểu tượng trong một số tiểu thuyết về chiến tranh biên giới Tây Nam Việt Nam
12 trang 83 0 0 -
Đánh giá tính năng lớp phun hệ vật liệu gốm Al2O3 - TiO2
11 trang 52 0 0 -
Short-term load forecasting using long short-term memory network
4 trang 48 0 0 -
Modernity in some of Kawabata's short stories
6 trang 36 0 0 -
Ứng dụng IoT giám sát và điều hướng hệ thống pin năng lượng mặt trời công suất nhỏ
11 trang 31 0 0