論文の概要: A universal synthetic dataset for machine learning on spectroscopic data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06031v2
• Date: Tue, 14 Jun 2022 09:25:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 12:07:02.358913
• Title: A universal synthetic dataset for machine learning on spectroscopic data
• Title（参考訳）: 分光データに基づく機械学習のための普遍的合成データセット
• Authors: Jan Schuetzke, Nathan J. Szymanski, Markus Reischl
• Abstract要約: このデータセットには、X線回折、核磁気共鳴、ラマン分光などの技術からの実験的な測定結果を表すために設計された人工スペクトルが含まれている。 データセット生成プロセスは、スキャンの長さやピークカウントなどのカスタマイズ可能なパラメータを備えており、手元にある問題に適合するように調整することができる。 最初のベンチマークとして、500のユニークなクラスに基づいて、35,000のスペクトルを含むデータセットをシミュレートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To assist in the development of machine learning methods for automated classification of spectroscopic data, we have generated a universal synthetic dataset that can be used for model validation. This dataset contains artificial spectra designed to represent experimental measurements from techniques including X-ray diffraction, nuclear magnetic resonance, and Raman spectroscopy. The dataset generation process features customizable parameters, such as scan length and peak count, which can be adjusted to fit the problem at hand. As an initial benchmark, we simulated a dataset containing 35,000 spectra based on 500 unique classes. To automate the classification of this data, eight different machine learning architectures were evaluated. From the results, we shed light on which factors are most critical to achieve optimal performance for the classification task. The scripts used to generate synthetic spectra, as well as our benchmark dataset and evaluation routines, are made publicly available to aid in the development of improved machine learning models for spectroscopic analysis.
• Abstract（参考訳）: 分光データの自動分類のための機械学習手法の開発を支援するため,モデル検証に使用できる普遍的な合成データセットを作成した。 このデータセットは、x線回折、核磁気共鳴、ラマン分光法などの手法による実験的な測定を表現するために設計された人工スペクトルを含んでいる。 データセット生成プロセスは、スキャンの長さやピーク数などのカスタマイズ可能なパラメータを特徴としており、これは手元の問題に合わせて調整することができる。 最初のベンチマークとして、500のユニークなクラスに基づいて、35,000のスペクトルを含むデータセットをシミュレートした。 このデータの分類を自動化するために、8つの異なる機械学習アーキテクチャを評価した。 結果から,分類タスクの最適性能を達成する上で,どの要因が最も重要かを明らかにした。 合成スペクトルを生成するためのスクリプトとベンチマークデータセットと評価ルーチンは、分光分析のための改良された機械学習モデルの開発を支援するために公開されている。

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