論文の概要: Beam Detection Based on Machine Learning Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00718v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 02:25:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-03 15:09:49.683910
- Title: Beam Detection Based on Machine Learning Algorithms
- Title(参考訳): 機械学習アルゴリズムを用いたビーム検出
- Authors: Haoyuan Li and Qing Yin
- Abstract要約: スクリーン上の自由電子レーザービームの位置は、機械学習モデルのシーケンスによって決定される。
このシーケンスでは、テストデータ上で85.8%の正確な予測が達成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8097316404847756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The positions of free electron laser beams on screens are precisely
determined by a sequence of machine learning models. Transfer training is
conducted in a self-constructed convolutional neural network based on VGG16
model. Output of intermediate layers are passed as features to a support vector
regression model. With this sequence, 85.8% correct prediction is achieved on
test data.
- Abstract(参考訳): スクリーン上の自由電子レーザービームの位置は、機械学習モデルのシーケンスによって決定される。
転送トレーニングは、VGG16モデルに基づく自己構築畳み込みニューラルネットワークで行われる。
中間層の出力は、サポートベクトル回帰モデルに特徴として渡される。
このシーケンスでは、テストデータで85.8%の正確な予測が達成される。
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