مدلسازی دینامیک غیرخطی به کمک شبکه های عصبی عمیق بازگشتی مطلع از فیزیک

پیام:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:

در این مقاله به بررسی قدرت پیشبینی شبکه های عصبی بازگشتی و به صورت ویژه شبکه های مطلع از فیزیک برای دینامیک های غیرخطی پرداخته شده است. شبکه های مطلع از فیزیک شبکه های عصبی بدون نظارتی هستند .این مشخصه ی شبکه کمک خواهد کرد تا معادلات با این دسته از شبکه های عصبی تقریب زده شود. در این تحقیق نشان داده خواهد شد که این رده از شبکه های عصبی به خوبی توانمندی اخذ دینامیک سامانه را دارند و حتی در مناطقی از فضای حالت که به شبکه نقطه ی نمونه ای داده نشده است تقریب قابل قبولی از سامانه بدست می دهند. برای اثبات این فرضیه، در مقاله ی حاضر سه دسته از دینامیک های غیرخطی مورد بررسی قرار گرفته اند: سیستم های (1) خود-پایا (self-sustained)، (2) تحریک شونده (excitatory)، و (3) آشوبناک (chaotic). نتایج ارایه شده نشان دهنده ی توانمندی شبکه های مطلع از فیزیک برای تخمین سامانه های خود-پایا و آشوبناک است. این در حالی است که پاسخ شبکه در پیش بینی رفتار شبکه های تحریک شونده مطلوب نبوده و نیاز به مطالعه ی بیش تر دارد.

زبان:
فارسی
صفحات:
25 تا 36
لینک کوتاه:
magiran.com/p2558128 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!