title: Optimisation algorithms for neural network hydroaeromechanical calculations
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тимохин Дмитрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Timohin Dmitrij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Егоров Павел Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Egorov Pavel Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гориховский Вячеслав Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gorihovskij Vaceslav Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068715
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45890
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе были реализованы на языке Python и интегрированы в  приложение machine-learning-ui для решения задач гидроаэромеханики оптимизационные алгоритмы AdaMod, MADGRAD, Radam, Apollo, AdaHessian, LARS, LAMB с использованием фреймворка TensorFlow. Все алгоритмы были протестированы и сошлись в течение 30 эпох обучения.
  
  Также была решена задача расчета поуровневых коэффициентов скорости колебательных энергообменов с помощью нейросетевой модели с реализованными оптимизационными алгоритмами. Среднеквадратичная ошибка при валидации реализованных оптимизаторов составила от 0,3 до 0,004. Среднее время обучения для всех наборов данных составило менее 15 секунд.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The optimization algorithms AdaMod, MADGRAD, Radam, Apollo, AdaHessian, LARS, LAMB were implemented in Python using the TensorFlow framework and integrated into the machine-learning-ui application for solving hydroaeromechanics problems. All algorithms were tested and converged within 30 training epochs.
  
  The problem of calculating state-to-state coefficients of the rate of vibrational energy exchanges using a neural network model with implemented optimization algorithms was also solved. The root mean square error during validation of the implemented optimizers ranged from 0.3 to 0.004. The average training time for all datasets was less than 15 seconds.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизационные алгоритмы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентные методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гидроаэромеханика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: колебательная релаксация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fluid mechanics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: vibrational relaxation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Optimisation algorithms for neural network hydroaeromechanical calculations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимизационные алгоритмы для нейросетевых гидроаэромеханических расчётов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45890/2/Diploma_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,21 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Egorov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45890/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Egorov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 158,25 kB
resources.filename: reviewSV_st068715_Egorov_Pavel_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45890/4/reviewSV_st068715_Egorov_Pavel_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,22 kB
resources.filename: reviewSV_st068715_Egorov_Pavel_Alekseevic_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45890/5/reviewSV_st068715_Egorov_Pavel_Alekseevic_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,87 kB