Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ensemble Model With Bert,Roberta and Xlnet For Molecular property prediction

論文の概要: Ensemble Model With Bert,Roberta and Xlnet For Molecular property prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06553v1
Date: Thu, 30 May 2024 10:03:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-23 13:55:28.390967
Title: Ensemble Model With Bert,Roberta and Xlnet For Molecular property prediction
Title（参考訳）: 分子特性予測のためのBert,Roberta,Xlnetを用いたアンサンブルモデル
Authors: Junling Hu,
Abstract要約: 本稿では,分子特性を高精度に予測するための新しい手法を提案する。我々はアンサンブル学習を採用し,BERT,RoBERTa,XLNetの微調整を行う。この革新は、コスト効率が高く、資源効率のよいソリューションを提供し、分子領域におけるさらなる研究を推し進める可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a novel approach for predicting molecular properties with high accuracy without the need for extensive pre-training. Employing ensemble learning and supervised fine-tuning of BERT, RoBERTa, and XLNet, our method demonstrates significant effectiveness compared to existing advanced models. Crucially, it addresses the issue of limited computational resources faced by experimental groups, enabling them to accurately predict molecular properties. This innovation provides a cost-effective and resource-efficient solution, potentially advancing further research in the molecular domain.
Abstract（参考訳）: 本稿では,分子特性を高精度に予測するための新しい手法を提案する。本手法は,BERT,RoBERTa,XLNetのアンサンブル学習と教師付き微調整を用いて,既存の先進モデルと比較して有意な効果を示した。重要なことに、実験グループによって直面する限られた計算資源の問題に対処し、分子特性を正確に予測することができる。この革新は、コスト効率が高く、資源効率のよいソリューションを提供し、分子領域におけるさらなる研究を推し進める可能性がある。

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