Improving hardenability modeling: a bayesian optimization approach to tuning hyperparameters for neural network regression (2024)
- Authors:
- Autor USP: BATALHA, GILMAR FERREIRA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/app14062554
- Subjects: AÇO; RESISTÊNCIA DOS MATERIAIS; REDES NEURAIS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Applied sciences
- ISSN: 2076-3417
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, n. 6, article number 2554, p. 1-21, Mar. 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
GEMECHU, Wendimu Fanta e SITEK, Wojciech e BATALHA, Gilmar Ferreira. Improving hardenability modeling: a bayesian optimization approach to tuning hyperparameters for neural network regression. Applied sciences, v. 14, n. 6, p. 1-21, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app14062554. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Gemechu, W. F., Sitek, W., & Batalha, G. F. (2024). Improving hardenability modeling: a bayesian optimization approach to tuning hyperparameters for neural network regression. Applied sciences, 14( 6), 1-21. doi:10.3390/app14062554 -
NLM
Gemechu WF, Sitek W, Batalha GF. Improving hardenability modeling: a bayesian optimization approach to tuning hyperparameters for neural network regression [Internet]. Applied sciences. 2024 ; 14( 6): 1-21.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app14062554 -
Vancouver
Gemechu WF, Sitek W, Batalha GF. Improving hardenability modeling: a bayesian optimization approach to tuning hyperparameters for neural network regression [Internet]. Applied sciences. 2024 ; 14( 6): 1-21.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app14062554 - Desenvolvimento de estudos de conformação hidrostática: hidroconformação
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- Desenvolvimento de estudos de conformação hidrostática: hidroconformação
- Influência da camada anodizada sobre o atrito na conformação plástica do alumínio
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- Conformação de hidrostática de chapas e tubos (1)
Informações sobre o DOI: 10.3390/app14062554 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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