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深層学習の中性子反射率への応用

机译：深層学習の中性子反射率への応用

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摘要

機械学習の発展は近年めざましいものがあり，特に多層の人工ニューラルネットワークを用いた深層学習はさまざまな分野で応用され，次々に新たな技術が開発されている．深層学習では，多数のデータの背後に存在する共通した規則性を見出し，未知の問題に対して学習結果に基づいて予測や判断を行うことができる．そのため科学研究においても，例えば実験データの中から人間では見出すことが難しい情報を抽出可能となることが期待される．中性子実験においてもこのような深層学習を導入しようという試みがなされているが，本稿においては反射率計測に対する深層学習の応用について紹介する．1）

著录项

  • 来源
    《日本结晶学会志》 |2022年第4期|255-256|共2页
  • 作者

    青木裕之;

  • 作者单位

    日本原子力研究開発機構J－PARCセンター·高エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 日语
  • 中图分类 晶体生长;
  • 关键词

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