論文の概要: When does deep learning fail and how to tackle it? A critical analysis
on polymer sequence-property surrogate models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06622v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 23:04:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 17:38:02.916856
- Title: When does deep learning fail and how to tackle it? A critical analysis
on polymer sequence-property surrogate models
- Title（参考訳）: ディープラーニングはいつ失敗し、どのように対処するのか?
高分子配列-プロパタイト代理模型の臨界解析
- Authors: Himanshu and Tarak K Patra
- Abstract要約: ディープラーニングモデルは、高分子特性の予測において人気と有効性を高めている。
これらのモデルは、既存のデータを用いて構築することができ、ポリマー特性の迅速な予測に有用である。
しかし,ディープラーニングモデルの性能は,そのトポロジやトレーニングデータの量と密接に関連している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning models are gaining popularity and potency in predicting polymer
properties. These models can be built using pre-existing data and are useful
for the rapid prediction of polymer properties. However, the performance of a
deep learning model is intricately connected to its topology and the volume of
training data. There is no facile protocol available to select a deep learning
architecture, and there is a lack of a large volume of homogeneous
sequence-property data of polymers. These two factors are the primary
bottleneck for the efficient development of deep learning models. Here we
assess the severity of these factors and propose new algorithms to address
them. We show that a linear layer-by-layer expansion of a neural network can
help in identifying the best neural network topology for a given problem.
Moreover, we map the discrete sequence space of a polymer to a continuous
one-dimensional latent space using a machine learning pipeline to identify
minimal data points for building a universal deep learning model. We implement
these approaches for three representative cases of building sequence-property
surrogate models, viz., the single-molecule radius of gyration of a copolymer,
adhesive free energy of a copolymer, and copolymer compatibilizer,
demonstrating the generality of the proposed strategies. This work establishes
efficient methods for building universal deep learning models with minimal data
and hyperparameters for predicting sequence-defined properties of polymers.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの人気と、高分子特性の予測能力が高まっている。
これらのモデルは既存のデータを用いて構築することができ、ポリマー特性の迅速な予測に有用である。
しかし,ディープラーニングモデルの性能は,そのトポロジやトレーニングデータの量と密接に関連している。
ディープラーニングアーキテクチャを選択するためのfacileプロトコルは存在せず、ポリマーの均質なシーケンス・プロパティーデータを大量に持っていない。
これら2つの要因は、ディープラーニングモデルの効率的な開発における主要なボトルネックである。
ここでは,これらの要因の重大性を評価し,それに対処する新しいアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワークの層別線形展開は,与えられた問題に対する最適なニューラルネットワークトポロジーの同定に有用であることを示す。
さらに, ポリマーの離散列空間を機械学習パイプラインを用いて連続的な一次元潜在空間にマッピングし, 普遍的なディープラーニングモデルを構築するための最小データポイントを同定する。
提案手法は,共重合体のジャイレーション半径の1分子半径,共重合体の接着自由エネルギー,共重合体の共重合体適合剤の3つの代表例に対して実装し,提案手法の汎用性を実証した。
本研究は, 最小データとハイパーパラメータを用いた汎用ディープラーニングモデルの構築法を確立し, ポリマーのシーケンス定義特性を予測する。
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