プロセスの動特性を考慮した異常検出と異常診断を達成するディープニューラルネットワークを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Deep Convolutional Neural Network with Deconvolution and a Deep Autoencoder fo...
論文
Gaussian Mixture Regression の真の順解析・逆解析をする手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Science and Technology of Advanced Materials: Methods に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは True Gaussian Mixture Regression a...
有機過酸化物の自己促進分解温度を予測するモデルを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Development of Prediction Models for the Self-Accelerating Decomposition Tempe...
金属有機構造体のモデル化に成功しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Chemical Information and Modeling に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Correlation between the Metal and Organic C...
プロセス状態ごとに異なる重要なプロセス変数とその動特性を考慮した適応型ソフトセンサーEGAVDS-LWPLSを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Adaptive soft sensor ensemble for select...
協奏的な有機合成反応における機械学習手法と、既存の収率を超越する触媒設計手法を開発しました！[理化学研究所&金子研の共同研究論文]
理化学研究所と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Design of Experimental Conditions with Machine Learning for ...
モデルの予測精度と解釈可能性を両立できる手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Computer Chemistry, Japan に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Constructing Regression Models with High Prediction...
文章が書ける人と書けない人の違い～読んだ量・書いた量・想像力～
職業柄、もちろん論文や本やブログなどで自分でも文章を書きますが、学生の文章を添削することもします。学生のなかには、最初からうまく文章を書ける人もいれば、最初はあまりうまく書けず、だんだんとレベルアップする人もいます。 その辺りの違いについて...
特徴量選択手法について、モデルの予測精度・選択された特徴量の割合・選択された乱数の特徴量の割合で議論しました！[金子研論文]
金子研の論文が Heliyon に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Examining variable selection methods for the predictive performance of regressio...
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) における目的変数の予測誤差を推定する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Estimating the Reliability of Predictions in Locally Weighted Pa...