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目次
第1章 深層学習に必要なデータの準備 1.1 化学データに対する機械学習 1.2 有機化合物データ 1.3 無機化合物データ 第2章 深層学習のクイックレビュー 2.1 ニューラルネットワークの構造 2.2 ニューラルネットワークの訓練と正則化 2.3 深層生成モデル 2.4 その他の深層学習モデル 2.5 強化学習 第3章 有機化合物データを扱う深層学習 3.1 有機化合物データに対する前処理 3.2 少量データセットに対する対策 3.3 物性・活性の予測 3.4 有機反応の予測 3.5 有機分子の構造生成 第4章 無機化合物データを扱う深層学習 4.1 物性の予測 4.2 無機化合物の生成 第5章 有機化合物に対する深層学習の応用例 5.1 医薬品候補化合物の探索 5.2 有機高分子材料の探索 5.3 多成分系の化学物質の物性予測 第6章 深層学習を応用した無機材料の設計 6.1 物性予測モデルによる材料探索 6.2 生成モデルによる材料探索 第7章 化学における深層学習の課題・展望 7.1 利用可能なデータセットに関する問題 7.2 予測の不確実性 7.3 モデルの解釈 7.4 生成モデルの評価
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千葉県立西部図書館
紙- 請求記号：
- 5014/ 187/
- 図書登録番号：
- 1102623360
東京都立中央図書館
紙- 請求記号：
- 501.4-5337-2021
- 図書登録番号：
- 7115011472
横浜市立図書館
紙- 請求記号：
- 501.4
- 図書登録番号：
- 2071392182
近畿
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紙- 請求記号：
- G-5014-ﾌ
- 図書登録番号：
- 144723236
大阪府立中央図書館
紙- 請求記号：
- 501.4/24NX
- 図書登録番号：
- 1212123879
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書誌情報
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-7649-6023-7
- タイトルよみ
- ショウカイ マテリアルズ インフォマティクス : ユウキ ムキ カガク ノ タメ ノ シンソウ ガクシュウ
- 著者・編者
- 船津公人, 井上貴央, 西川大貴 著
- 著者標目
- 著者 ： 船津, 公人, 1955- フナツ, キミト, 1955- ( 00353045 )典拠
- 出版年月日等
- 2021.8
- 出版年（W3CDTF）
- 2021
- 数量
- 286p