統計数理研究所とNIMSの共同研究グループは、低分子、高分子、無機材料の45種類の特性を対象に約140,000個の機械学習の予測モデルを開発し、訓練済みモデルライブラリXenonPy.MDLを2019.10.1以降、ネットで公開しています。
原著論文：Predicting materials properties with little data using shotgun transfer learning
登録:
コメントの投稿 (Atom)
統計数理研究所とNIMSの共同研究グループは、低分子、高分子、無機材料の45種類の特性を対象に約140,000個の機械学習の予測モデルを開発し、訓練済みモデルライブラリXenonPy.MDLを2019.10.1以降、ネットで公開しています。
原著論文：Predicting materials properties with little data using shotgun transfer learning
0 件のコメント:
コメントを投稿