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機械学習ベースのフレームワークによる不均一なセル状材料の設計と特性評価の加速 ミニバッチ確率勾配降下学習アルゴリズムでDNNトレーニングにより、エネルギー吸収などに有用な不均一な幾何学的パターンに対応した、前方特性/応答予測と後方構成/パターン設計を実現した。https://t.co/xpVHgRx7Wo
機械学習ベースのフレームワークによる不均一なセル状材料の設計と特性評価の加速 ミニバッチ確率勾配降下学習アルゴリズムでDNNトレーニングにより、エネルギー吸収などに有用な不均一な幾何学的パターンに対応した、前方特性/応答予測と後方構成/パターン設計を実現した。https://t.co/xpVHgRx7Wo
Accelerated design and characterization of non-uniform cellular materials via a machine-learning based framework #npjcompumats https://t.co/TCYG7ICHk6 https://t.co/tjDOnyFfnT