:::info این مقاله در arxiv تحت مجوز CC 4.0 موجود است.
نویسندگان:
(1) امیر نوری زادگان، گروه مهندسی عمران، دانشگاه ملی تایوان؛
(2) DL Young، Core Tech System Co. Ltd، Moldex3D، گروه مهندسی عمران، دانشگاه ملی تایوان & [email protected];
(3) YC Hon، گروه ریاضیات، دانشگاه شهر هنگ کنگ.
(4) CS Chen، گروه مهندسی عمران، دانشگاه ملی تایوان و [email protected].
:::
جدول پیوندها
چکیده و مقدمه
شبکه های عصبی
پین برای حل معادله برگر معکوس
شبکه باقیمانده
نتایج عددی
نتایج، تقدیرنامه ها و مراجع
6. نتیجه گیری
در طول این مطالعه، ما مجموعه‌ای از آزمایش‌ها را انجام دادیم تا ارزیابی کنیم که چگونه تنظیمات شبکه عصبی مختلف، از جمله Plain NN و SQR-SkipResNet، هنگام درون یابی عملکردهای صاف و پیچیده انجام می‌شوند. یافته های ما به طور مداوم نشان داد که SQR-SkipResNet از نظر دقت از معماری های دیگر بهتر عمل می کند. این امر به ویژه در هنگام برخورد با توابع غیر صاف مشهود بود، جایی که SQR-SkipResNet دقت بهبود یافته ای را نشان می داد، اگرچه ممکن است کمی زمان بیشتری برای همگرایی نیاز داشته باشد. ما همچنین رویکرد خود را به نمونه‌های دنیای واقعی، مانند درون یابی شکل یک آتشفشان و اسم حیوان دست اموز استانفورد، اعمال کردیم. در هر دو مورد، SQR-SkipResNet…
سئو PBN | خبر های جدید سئو و هک و سرور