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• Molecule Design by Latent Prompt Transformer [76.2112075557233]
  本研究は、分子設計の課題を条件付き生成モデリングタスクとしてフレーミングすることによって検討する。 本研究では,(1)学習可能な事前分布を持つ潜伏ベクトル,(2)プロンプトとして潜伏ベクトルを用いる因果トランスフォーマーに基づく分子生成モデル,(3)潜在プロンプトを用いた分子の目標特性および/または制約値を予測する特性予測モデルからなる新しい生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T03:33:23Z)
• Fine-Tuning of Continuous-Time Diffusion Models as Entropy-Regularized Control [54.132297393662654]
  拡散モデルは、自然画像やタンパク質のような複雑なデータ分布を捉えるのに優れている。 拡散モデルはトレーニングデータセットの分布を表現するために訓練されるが、私たちはしばしば、生成された画像の美的品質など他の特性にもっと関心を持っている。 本稿では,本フレームワークが真に報酬の高い多種多様なサンプルを効率よく生成できることを示す理論的,実証的な証拠を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T08:54:42Z)
• Adaptive Conditional Quantile Neural Processes [9.066817971329899]
  条件量子ニューラルプロセス(CQNP)は、ニューラルプロセスファミリーの新たなメンバーである。 本稿では,情報量推定に焦点をあてることから学習する量子レグレッションの拡張を提案する。 実データと合成データセットによる実験は、予測性能を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T06:19:19Z)
• Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation [59.45669299295436]
  教師なしニューラルソルバのトレーニングのためのモンテカルロPDEソルバを提案する。 我々は、マクロ現象をランダム粒子のアンサンブルとみなすPDEの確率的表現を用いる。 対流拡散, アレン・カーン, ナヴィエ・ストークス方程式に関する実験により, 精度と効率が著しく向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-10T08:05:19Z)
• Generative structured normalizing flow Gaussian processes applied to spectroscopic data [4.0773490083614075]
  物理科学では、限られた訓練データは将来の観測データを適切に特徴づけることができない。 特に外挿を依頼される場合、モデルが不確実性を適切に示すことは重要である。 火星探査機キュリオシティに搭載されたChemCam装置のレーザ誘起分解分光データに関する方法論を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T23:57:46Z)
• Dynamic weights enabled Physics-Informed Neural Network for simulating the mobility of Engineered Nano-particles in a contaminated aquifer [0.0]
  工業用ナノ粒子 (ENPs) は, 地下水汚染物質のその場分解に有効な反応剤として出現している。 ENPの複雑な輸送と保持機構は、効率的な修復戦略の開発を妨げる。 この研究は、動的で重量対応の物理インフォームドニューラルネットワーク(dw-PINN)フレームワークを使用して、帯水層内のナノ粒子の挙動をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T07:55:20Z)
• SPT-NRTL: A physics-guided machine learning model to predict thermodynamically consistent activity coefficients [0.12352483741564477]
  本研究では,熱力学的に一貫した活動係数を予測する機械学習モデルであるSPT-NRTLを紹介する。 SPT-NRTLは、全ての官能基にわたる活動係数の予測においてUNIFACよりも高い精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T06:21:05Z)
• Prediction of liquid fuel properties using machine learning models with Gaussian processes and probabilistic conditional generative learning [56.67751936864119]
  本研究の目的は、代替燃料の物理的特性を予測するためのクロージャ方程式として機能する、安価で計算可能な機械学習モデルを構築することである。 これらのモデルは、MDシミュレーションのデータベースや、データ融合-忠実性アプローチによる実験的な測定を用いて訓練することができる。 その結果,MLモデルでは,広範囲の圧力および温度条件の燃料特性を正確に予測できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T14:43:50Z)
• Learning Neural Generative Dynamics for Molecular Conformation Generation [89.03173504444415]
  分子グラフから分子コンフォメーション(つまり3d構造)を生成する方法を検討した。 分子グラフから有効かつ多様なコンフォーメーションを生成する新しい確率論的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T03:17:58Z)
• Large-scale Neural Solvers for Partial Differential Equations [48.7576911714538]
  偏微分方程式 (PDE) を解くことは、多くのプロセスがPDEの観点でモデル化できるため、科学の多くの分野において不可欠である。 最近の数値解法では、基礎となる方程式を手動で離散化するだけでなく、分散コンピューティングのための高度で調整されたコードも必要である。 偏微分方程式, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に対する連続メッシュフリーニューラルネットワークの適用性について検討する。 本稿では,解析解に関するGatedPINNの精度と,スペクトル解法などの最先端数値解法について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T13:26:51Z)
• Learning the Ising Model with Generative Neural Networks [0.0]
  ボルツマンマシン(RBM)と変分オートエンコーダ(VAE)の表現特性について検討する。 その結果, RBM と畳み込み VAE は, 磁化, エネルギー, スピンスピン相関の温度依存性を捉えることが可能であることが示唆された。 また, VAEの畳み込み層はスピン相関をモデル化するのに重要であるのに対し, RBMは畳み込みフィルタを使わずに類似あるいはさらに優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-15T15:04:21Z)

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