Graphical Jump Method for Neural Networks

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Choosing the number of nodes for a neural network via the graphical jump method

A graphical tool for choosing the number of nodes for a neural network is introduced. The idea here is to fit the neural network with a range of numbers of nodes at first, and then generate a jump plot using a transformation of the mean square errors of the resulting residuals. A theorem is proven to show that the jump plot will select several candidate numbers of nodes among which one is the t...

متن کامل

Reversible Jump MCMC Simulated Annealing for Neural Networks

We propose a novel reversible jump Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulated an­ nealing algorithm to optimize radial basis function (RBF) networks. This algorithm enables us to maximize the joint posterior distribution of the network parameters and the number of basis functions. It performs a global search in the joint space of the pa­ rameters and number of parameters, thereby surmounting the...

متن کامل

Hybrid Graphical Models and Neural Networks

We first look at a high-level comparison between deep learning and standard machine learning techniques (like graphical models). The empirical goal in deep learning is usually that of classification or feature learning, whereas in graphical models we are often interested in transfer learning and latent variable inference. The main learning algorithm in deep learning is back-propagation whereas ...

متن کامل

rodbar dam slope stability analysis using neural networks

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...

DIFFERENT NEURAL NETWORKS AND MODAL TREE METHOD FOR PREDICTING ULTIMATE BEARING CAPACITY OF PILES

The prediction of the ultimate bearing capacity of the pile under axial load is one of the important issues for many researches in the field of geotechnical engineering. In recent years, the use of computational intelligence techniques such as different methods of artificial neural network has been developed in terms of physical and numerical modeling aspects. In this study, a database of 100 p...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Journal of Data Science

سال: 2021

ISSN: 1680-743X,1683-8602

DOI: 10.6339/jds.201710_15(4).00006