論文の概要: Careful analysis of XRD patterns with Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01451v1
• Date: Tue, 2 Jun 2020 08:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 23:25:57.560713
• Title: Careful analysis of XRD patterns with Attention
• Title（参考訳）: 注意を伴うXRDパターンの注意的分析
• Authors: Koichi Kano, Takashi Segi, Hiroshi Ozono
• Abstract要約: リチウムイオン蓄電池の物理的特性に関連する重要なピークを,アテンション機構に基づく畳み込みニューラルネットワークにより抽出した。 深い特徴が自動的に定義されるので、このアプローチは様々な物理実験の条件に適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The important peaks related to the physical properties of a lithium ion rechargeable battery were extracted from the measured X ray diffraction spectrum by a convolutional neural network based on the Attention mechanism. Among the deep features, the lattice constant of the cathodic active material was selected as a cell voltage predictor, and the crystallographic behavior of the active anodic and cathodic materials revealed the rate property during the charge discharge states. The machine learning automatically selected the significant peaks from the experimental spectrum. Applying the Attention mechanism with appropriate objective variables in multi task trained models, one can selectively visualize the correlations between interesting physical properties. As the deep features are automatically defined, this approach can adapt to the conditions of various physical experiments.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオンチャージ可能な電池の物理的特性に関連する重要なピークを,アテンション機構に基づく畳み込みニューラルネットワークにより測定したX線回折スペクトルから抽出した。 深い特徴の中で, 陽極活性物質の格子定数をセル電圧予測器として選択し, 陽極活性物質と陰極活性物質の結晶学的挙動から電荷放出状態の速度特性が明らかになった。 機械学習は、実験スペクトルから重要なピークを自動的に選択する。 マルチタスクトレーニングモデルにおける注意機構と適切な客観的変数を適用することで、興味深い物理特性間の相関を選択的に可視化することができる。 深い特徴が自動的に定義されるので、このアプローチは様々な物理実験の条件に適応することができる。

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