Fugu-MT 論文翻訳(概要): A simple DNN regression for the chemical composition in essential oil

論文の概要: A simple DNN regression for the chemical composition in essential oil

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12936v1
Date: Tue, 17 Dec 2024 14:15:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.738671
Title: A simple DNN regression for the chemical composition in essential oil
Title（参考訳）: 精油中の化学組成に対する単純DNN回帰
Authors: Yuki Harada, Shuichi Maeda, Masato Kiyama, Shinichiro Nakamura,
Abstract要約: そこで本研究では, 化学組成に基づくDNNレジストレータを3つ構成し, 精油特性の予測を行った。データセットのサイズが小さいため過度に適合しているにもかかわらず、この研究ではすべてのモデルが効果的に訓練された。
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: Although experimental design and methodological surveys for mono-molecular activity/property has been extensively investigated, those for chemical composition have received little attention, with the exception of a few prior studies. In this study, we configured three simple DNN regressors to predict essential oil property based on chemical composition. Despite showing overfitting due to the small size of dataset, all models were trained effectively in this study.
Abstract（参考訳）: 単分子活性・不純物に関する実験的設計と方法論的な調査は広く研究されているが、化学組成についてはいくつかの先行研究を除いてほとんど注目されていない。そこで本研究では, 化学組成に基づくDNNレジストレータを3つ構成し, 精油特性の予測を行った。データセットのサイズが小さいため、過度に適合しているにもかかわらず、この研究では、すべてのモデルが効果的にトレーニングされた。

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