Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving neural network predictions of material properties with limited data using transfer learning

論文の概要: Improving neural network predictions of material properties with limited data using transfer learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16420v1
Date: Mon, 29 Jun 2020 22:34:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 15:33:43.624132
Title: Improving neural network predictions of material properties with limited data using transfer learning
Title（参考訳）: 伝達学習を用いた限られたデータによる材料特性のニューラルネットワーク予測の改善
Authors: Schuyler Krawczuk and Daniele Venturi
Abstract要約: 我々は,abinitioシミュレーションから物質特性の予測を高速化する新しい伝達学習アルゴリズムを開発した。伝達学習は、物質科学以外の応用におけるデータ効率のモデリングに成功している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2851683371946754
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop new transfer learning algorithms to accelerate prediction of material properties from ab initio simulations based on density functional theory (DFT). Transfer learning has been successfully utilized for data-efficient modeling in applications other than materials science, and it allows transferable representations learned from large datasets to be repurposed for learning new tasks even with small datasets. In the context of materials science, this opens the possibility to develop generalizable neural network models that can be repurposed on other materials, without the need of generating a large (computationally expensive) training set of materials properties. The proposed transfer learning algorithms are demonstrated on predicting the Gibbs free energy of light transition metal oxides.
Abstract（参考訳）: 密度汎関数理論(dft)に基づくab initioシミュレーションから材料特性の予測を高速化する新しい伝達学習アルゴリズムを開発した。転送学習は、材料科学以外のアプリケーションでデータ効率のよいモデリングに成功しており、大きなデータセットから学んだ転送可能な表現を、小さなデータセットでも新しいタスクを学習するために再利用することができる。材料科学の文脈では、材料特性の大規模な(計算コストの高い)トレーニングセットを生成する必要なしに、他の材料で再利用可能な一般化可能なニューラルネットワークモデルを開発する可能性を開く。提案した遷移学習アルゴリズムは光遷移金属酸化物のギブス自由エネルギーを予測する。

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