Page 128 - Дисертаця Венгринюк

128

Таблиця 4.1 – Кількість параметрів нейронної мережі у шарах

Шар Кількість вхідних Кількість вихідних Кількість

нейронів нейронів параметрів

Шар 1 2 64 192

Шар 2 64 128 8320

Шар 3 128 64 8256

Шар 4 64 32 2080

Візуалізація архітектури нейронної мережі подана на рис. 4.3.

Рисунок 4.3 – Архітектура обраної нейронної мережі.

4.1.2.3 Функція втрати

Завдяки функції втрати враховано граничні умови, фізичні закони та

експериментальні дані:

L= α L physics +β L boundary+initial + γ L data , (4.5)

де α = 2, β = 0,1, γ = 2 – гіперпараметри, які було обрано для забезпечення

кращої збіжності алгоритму градієнтного спуску.

Функція втрати [229] складається з трьох частин:

1. Функція втрат за експериментальними даними визначається

рівністю:

1
′
L data = ∑| − | , (4.6)

=1
′
де – значення концентрації, передбачені моделлю, а – значення

концентрації, отримані з аналітичного розв’язку (4.4) рівняння (4.3).