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English(EN) Should I Commit and Publish the Results? [R]

研究人员就发布用于化合物熔点的紧凑型深度学习模型寻求建议

一位研究人员正在就是否发布他们关于用于预测化合物熔点的深度学习模型的研究结果寻求建议。该模型使用PyTorch开发,达到了0.6399的R平方得分,文件大小约为1.3-1.4MB。这种深度学习方法被开发出来,作为一种比随机森林模型更紧凑的替代方案,随机森林模型产生了相似的0.66 R平方得分,但文件大小显著更大,为1.23GB。研究人员受到大学关于在发布前披露研究细节的政策限制。 AI

影响 这项研究探索了为科学应用创建更高效的深度学习模型,有可能在化学领域带来更易于访问和部署的AI工具。

排序理由 该集群描述了一位研究人员关于机器学习模型的工作以及他们关于发布结果的查询,这属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

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    Should I Commit and Publish the Results? [R]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hello Reddit</p> <p>I've been working on QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship) analysis for chemical compounds mentioned in the <a href="https://figshare.com/articles/dataset/Jean_Claude_Bradley_Open_Melting_Point_Datset/1031637?fil…