A topological approach to enhancing consistency in machine learning via recurrent neural networks
autor
Yatkin, Muhammed Adil
Kõrgesaar, Mihkel
Islak, Umit
vastutusandmed
Muhammed Adil Yatkin, Mihkel Kõrgesaar and Ümit Işlak
allikas
Applied sciences
ajakirja erinumber
Deformation and Fracture Behaviors of Materials
kirjastus/väljaandja
MDPI
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 15, 2
ilmumisaasta
2025
leheküljed
art. 933, 19 p. : ill
leitav
https://doi.org/10.3390/app15020933
märksõna
tehisnärvivõrgud
deformatsioon
tehisõpe
jadad
kompuutermodelleerimine
võtmesõna
consistency
forming limit curves (FLCs)
recurrent neural networks (RNNs)
sequence to sequence learning
surrogate modelling
ISSN
2076-3417
märkused
Bibliogr.: 42 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/21100829268
https://www.scopus.com/pages/publications/85215694420?origin=resultslist
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=APPL%20SCI-BASEL&year=2025
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001404063400001
kategooria (üld)
Chemical engineering
Keemiatehnoloogia
Physics and astronomy
Füüsika ja astronoomia
Engineering
Tehnika
Computer science
Arvutiteadus
Materials science
Materjaliteadus
kategooria (alam)
Chemical engineering. Fluid flow and transfer processes
Keemiatehnoloogia. Vedeliku voolu- ja ülekandeprotsessid
Physics and astronomy. Instrumentation
Füüsika ja astronoomia. Instrumentatsioon
Engineering. General engineering
Tehnika. Üldine inseneriteadus
Computer science. Computer science applications
Arvutiteadus. Arvutiteaduse rakendused
Materials science. General materials science
Materjaliteadus. Üldine materjaliteadus
Chemical engineering. Process chemistry and technology
Keemiatehnoloogia. Protsessi keemia ja tehnoloogia
kvartiil
Q2
TTÜ struktuuriüksus
Kuressaare kolledž
Kuressaare College
keel
English
Inglise