論文の概要: Designing a Dataset for Convolutional Neural Networks to Predict Space Groups Consistent with Extinction Laws

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00803v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 06:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:10.440746
• Title: Designing a Dataset for Convolutional Neural Networks to Predict Space Groups Consistent with Extinction Laws
• Title（参考訳）: 空間群予測のための畳み込みニューラルネットワーク用データセットの設計
• Authors: Hao Wang, Jiajun Zhong, Yikun Li, Junrong Zhang, Rong Du,
• Abstract要約: 本論文では,一次元粉体回折パターンのデータセットを,空間群を予測するために畳み込みニューラルネットワークを学習するための新しい戦略を用いて設計した。 回折パターンを格子パラメータと排他法則に基づいて計算した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.765329642828346
• License:
• Abstract: In this paper, a dataset of one-dimensional powder diffraction patterns was designed with new strategy to train Convolutional Neural Networks for predicting space groups. The diffraction pattern was calculated based on lattice parameters and Extinction Laws, instead of the traditional approach of generating it from a crystallographic database. This paper demonstrates that the new strategy is more effective than the conventional method. As a result, the model trained on the cubic and tetragonal training set from the newly designed dataset achieves prediction accuracy that matches the theoretical maximums calculated based on Extinction Laws. These results demonstrate that machine learning-based prediction can be both physically reasonable and reliable. Additionally, the model trained on our newly designed dataset shows excellent generalization capability, much better than the one trained on a traditionally designed dataset.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,一次元粉体回折パターンのデータセットを,空間群を予測するために畳み込みニューラルネットワークを学習するための新しい戦略を用いて設計した。 回折パターンを格子パラメータと排他法則に基づいて計算した。 本稿では,新しい戦略が従来の方法よりも効果的であることを示す。 その結果、新たに設計されたデータセットから立方体と四角形のトレーニングセットをトレーニングしたモデルは、排他法則に基づいて計算された理論的最大値と一致する予測精度を達成する。 これらの結果は、機械学習に基づく予測が物理的に合理的で信頼性が高いことを証明している。 さらに、新しく設計されたデータセットでトレーニングされたモデルは、従来設計されたデータセットでトレーニングされたモデルよりもはるかに優れた、優れた一般化能力を示している。

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