Оптимизация архитектуры полносвязной нейронной сети для задачи оценивания липофильности органических соединений; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliografiset tiedot
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 258-261
Päätekijä: Пякилля Б. И. Борис Иванович
Yhteenveto:В современной химии одним из ключевых параметров, определяющих свойства органических соединений, является липофильность. Традиционные методы оценивания сталкиваются с ограничениями, такими как высокие временные и ресурсные затраты. Таким образом, решением становится использование методов машинного обучения, способных предсказывать липофильность. Целью работы является оптимизация архитектуры нейронной сети, предназначенной для оценивания липофильности органических соединений
Текстовый файл
Kieli:venäjä
Julkaistu: 2024
Sarja:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Aiheet:
Linkit:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84833
Aineistotyyppi: Elektroninen Kirjan osa
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675528

Samankaltaisia teoksia