دانلود ترجمه مقاله شبکه عصبی عمیق برای سیستم معادلات دیفرانسیل معمولی (ساینس دایرکت – الزویر ۲۰۲۱) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

elsevier

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه الزویر در ۶ صفحه در سال ۲۰۲۱ منتشر شده و ترجمه آن ۱۹ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️ بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

شبکه عصبی عمیق برای سیستم معادلات دیفرانسیل معمولی: الگوریتم برداری و شبیه سازی

عنوان انگلیسی مقاله:

Deep neural network for system of ordinary differential equations: Vectorized algorithm and simulation

 

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
فرمت مقاله انگلیسی pdf
سال انتشار ۲۰۲۱
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۶ صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع نگارش مقاله پژوهشی (Research Article)
نوع ارائه مقاله ژورنال
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی کامپیوتر
گرایش های مرتبط با این مقاله هوش مصنوعی، مهندسی نرم افزار
چاپ شده در مجله (ژورنال) یادگیری ماشین با کاربردهای آن – Machine Learning with Applications
کلمات کلیدی شبکه عصبی عمیق، الگوریتم، سیستم معادلات دیفرانسیل معمولی
کلمات کلیدی انگلیسی Deep Neural Network – Algorithm – Systems of ordinary differential equation
ارائه شده از دانشگاه دانشگاه علم و صنعت آداما، آداما، اتیوپی
نمایه (index) DOAJ
نویسندگان Tamirat Temesgen Dufera
شناسه شاپا یا ISSN ۲۶۶۶-۸۲۷۰
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100058
بیس نیست 
مدل مفهومی ندارد 
پرسشنامه ندارد 
متغیر ندارد 
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۱۸۷۴
لینک مقاله در سایت مرجع لینک این مقاله در سایت Elsevier
نشریه الزویر – Elsevier

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۱۹ (۲ صفحه رفرنس انگلیسی) صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر و جداول ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل جداول ترجمه شده است 
ترجمه ضمیمه ندارد 
ترجمه پاورقی ندارد 
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج جداول در فایل ترجمه درج شده است  
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه تایپ شده است
منابع داخل متن به صورت انگلیسی درج شده است 
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده

۱٫ مقدمه

۲٫ فعالیتهای مرتبط

۲٫۱ شبکه های عصبی عمیق

۲٫۲٫ فعالیتهای مرتبط با حل معادلات دیفرانسیلی

۳٫ سیستم معادله دیفرانسیل معمولی

۴٫شبکه عصبی عمیق برای سیستم ODEs

۴٫۱ پیش به سوی انتشار

۴٫۲٫ الگوریتم برداری

۵٫ پیاده سازی و مقایسه

۵٫۱ آزمایش روی شبکه

۵٫۲٫ راه حل های عددی :

۵٫۳ امتیازات ANN نسبت به روش های RK4

۶٫ نتیجه گیری و چشم انداز

منابع

 

بخشی از ترجمه

چکیده

هدف این تحقیق استفاده از شبکه های عصبی عمیق برای حل سیستم معادلات دیفرانسیل معمولی است ما با استفاده از کد پیتون یک الگوریتم برداری را ساخته و اجرا کردیم ،همچنین ما آزمایشهای متعددی را انجام دادیم تا بهترین معماری عصبی را انتخاب کنیم  .برای یادگیری شبکه عصبی ما از بروزترین روش در کمترین زمان ممکن استفاده کردیم نهایتا ما روش خودمان را با یکی از متدهای مرسوم عددی RK4 مقایسه کردیم ما همچنین نشان دادیم شبکه عصبی می تواند دقت بیشتری برای ماتریس با اعداد کوچکتر فراهم کند .

 

۱٫ مقدمه 

شبکه عصبی عمیق (DNN) توجهات فراوانی را در خصوص حل مسائل مهندسی به خود معطوف کرده است .سیستم معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs) که می تواند پدیده های فیزیکی مختلف را مدل سازی کند از این امتیاز بهره می برد .گرچه روشهای سنتی مرسوم جهت حل سیستم های ODEs وجود دارد اما هر کدام از آنها مزایا و معایب خودشان از نظر دقت ، ثبات،همگرایی و زمان محاسبه و … را دارند .یکی از معروفترین مدل ها RK4 است .این روش یکی از معدود روشهای مناسب جهت حل مسائل حل ناپذیر است 

 

۶٫ نتیجه گیری و چشم انداز 

در این تحقیق ، ما یک الگوریتم برداری برای حل سیستم های ODE با استفاده از DNN ارائه کردیم. ما آزمایش متفاوتی را با استفاده از کد پایتون انجام دادیم و نتیجه را با استفاده از نمودار شبیه سازی کردیم. ما دیدگاهی در مورد ماهیت معماری مدل بدست آورده ایم. ما دیده ایم که برای برخی از مسائل خاص می توانیم دقت لازم را حتی برای یک نورون واحد در لایه مخفی بدست آوریم. اندازه بیشتر نورون دقت بیشتر ، اما تکرار بیشتر برای یادگیری پارامترها را فراهم می کند. علاوه بر این ، افزایش بدون برنامه ریزی  نورون سفارش نمی شود. بر اساس این مسئله مهم ، فرد باید بهترین اندازه سلولهای عصبی را تعیین کند.

 

بخشی از مقاله انگلیسی

Abstract

This paper is aimed at applying deep artificial neural networks for solving system of ordinary differential equations. We developed a vectorized algorithm and implemented using python code. We conducted different experiments for selecting better neural architecture. For the learning of the neural network, we utilized the adaptive moment minimization method. Finally, we compare the method with one of the traditional numerical methods-Runge–Kutta order four. We have shown that, the artificial neural network could provide better accuracy for smaller numbers of grid points.

 

۱٫ Introduction

Deep neural network (DNN) has obtained great attention for solving engineering problems. System of ordinary differential equations (ODEs) that can model various physical phenomena could utilize the advantages of using the method. Though there are well established traditional numerical methods for solving systems of ODEs, they have their own advantages and disadvantages in-terms of accuracy, stability, convergence, computation time etc. One of the well known method is the fourth order Runge–Kutta method (RK4). It is among the finite difference methods well suited for non-stiff problems.

 

۶٫ Conclusions and outlook

In this paper, we presented a vectorized algorithm for solving systems of ODE using DNN. We conducted different experiment using python code and simulated the result using graphs. We have obtained some insight on the nature of the architecture for the model. We have seen that for some specific problems we can obtain a required accuracy even for a single neuron in the hidden layer. More neuron size provides more accuracy, but more iteration for learning the parameters.

 

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

شبکه عصبی عمیق برای سیستم معادلات دیفرانسیل معمولی: الگوریتم برداری و شبیه سازی

عنوان انگلیسی مقاله:

Deep neural network for system of ordinary differential equations: Vectorized algorithm and simulation

 

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *