講演情報
[18a-A21-5]孤立原子の電子構造を説明変数とするグラフニューラルネットワークの検討
〇柴田 基洋1、溝口 照康1 (1.東大生研)
キーワード：
マテリアルズ・インフォマティクス、電子状態密度、機械学習
孤立原子の部分電子状態密度(PDOS)を説明変数とするグラフニューラルネットワークを提案する.このモデルでは孤立原子のPDOSをノード毎の説明変数として与え,特徴量に変換して構造情報に依存した注意機構で更新した後,逆変換してPDOSを予測する.検証として二原子分子の計算データで未知の元素を含む分子をテストデータとしてPDOS予測性能を比較したところ,原子番号を説明変数とする場合に比べて平均二乗誤差に改善が見られた.
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