|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Complex, hypercomplex and fuzzy-valued neural networks : new perspectives and applications / Agnieszka Niemczynowicz
New York : Routledge, 2025
xiv, 168 pages ; cm.
Trình bày các cơ sở lý thuyết và ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks), bao gồm mạng nơ-ron giá trị thực, mạng nơ-ron phức và quaternion, cùng các phương pháp tính toán dựa trên mạng nơ-ron. Đề cập đến kiến trúc mạng, hàm kích hoạt, thuật toán học, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phương pháp RAG, thuật toán di truyền tối ưu mạng nơ-ron, ứng dụng CNN trong nhận dạng hình ảnh y tế, lý thuyết xấp xỉ hàm của mạng nơ-ron và mô hình mờ xử lý chuỗi thời gian dài.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:0)
|
|
2
|
Dự báo độ ổn định Marshall của SMA bằng môn hình Rừng cây ngẫu nhiên có sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa các siêu tham số
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
SMA là vật liệu được sử dụng phổ biến trong xây dựng đường. đặc biệt là với đường ôn tôn có lưu lượng xe lớn và tải trọng trục nặng. Để thiết kế thành phần và đánh giá chất lượng hỗn hợp SMA cần dựa vào nhiều chỉ tiêu cơ lý, trong đó độ ổn định Marshall (MS) là một chỉ tiêu quan trọng. Bộ dữ liệu sử dụng trang nghiên cứu được thu thập từ thí nghiệm, gồm 144 dữ liệu với 9 biến đầu vào và I tham số đầu ra. Sau quá trình huấn luyện, kiểm tra và tối ưu hóa các siêu tham số, một môn hình Rừng cây ngẫu nhiên tối ưu đã được lựa chọn để dự báo MS của SMA. Mô hình RF đề xuất có khả năng dự báo rất chính xác MS (R2 kiểm tra = 0,9128). Ngoài ra, biểu đồ SHAP cũng được xây dựng để dự báo mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào đối với MS.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:2)
|
|
3
|
|
|
|
|
|