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【Materials Informatics】個別残差学習により深層学習のポテンシャルを引き出すことに成功!
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【Materials Informatics】個別残差学習により深層学習のポテンシャルを引き出すことに成功!
3つの要点 ✔️ 個別残差学習(IRNet)によって深層学習の勾配消失・爆発問題を改善 ✔️ 物質の化学組成などか... 3つの要点 ✔️ 個別残差学習(IRNet)によって深層学習の勾配消失・爆発問題を改善 ✔️ 物質の化学組成などからその物質の性質を予測する深層学習モデルにIRNetを適用 ✔️ 勾配消失・爆発問題の回避により、データ量が一定以上で層の数が多いほど、単純に予測性能が向上 Enabling deeper learning on big data for materials informatics applications written by Dipendra Jha, Vishu Gupta, Logan Ward, Zijiang Yang, Christopher Wolverton, Ian Foster, Wei-keng Liao, Alok Choudhary & Ankit Agrawal (Submitted on 19 February 2021) Comments: A