|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Смешанная модель машинного обучения для прогнозирования свойств химических соединенийкурсовая работа (Специалист)
- Научные руководители: Кумсков М.И., Миронов Андрей Михайлович
- Автор: Исаев Максим Дмитриевич
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра вычислительной математики
- Год защиты: 2023
- Курс: 4
- Аннотация: В работе были рассмотрены различные подходы к решению задачи «Структура-свойство», включая классические методы машинного обучения и новейшие графовые нейронные сети. Было предложено решение, комбинирующее оба подхода в одной модели. В отличие от разработанных ранее архитектур, предложенная модель перед прогнозированием создает представления молекулярных графов, сохраняющие ключевую информацию, после чего обработанные данные структурируются при помощи алгоритмов кластеризации, и только после этого производится прогнозирование химических свойств. В ходе вычислительных экспериментов, было установлено, что предложенное решение действительно позволяет получить улучшения вплоть до 25% на отдельных данных по сравнению с моделью, не использующей данную методику, при тех же значениях гиперпараметров. Это показывает, что комбинация методов классического машинного обучения и графовых нейронных сетей может быть эффективным подходом для прогнозирования свойств химических элементов и предметом для дальнейших исследований.
- Добавил в систему: Кумсков Михаил Иванович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Текс курсовой работы | Isaev-Kursovaya-2023.pdf | 553,0 КБ | 1 сентября 2023 [kumskov] | |
| 2. | отзыв руководителя | Isaev-otziv_na_kursovuu-podpisano.pdf | 263,4 КБ | 1 сентября 2023 [kumskov] |