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文献
J-GLOBAL ID：202202234567027247
整理番号：22A0394357
メッセージ通過ニューラルネットワークのアンサンブルを用いた分子特性予測のためのキャリブレーション不確実性【JST・京大機械翻訳】
Calibrated uncertainty for molecular property prediction using ensembles of message passing neural networks
Busk Jonas
(Department for Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Bjorn Jorgensen Peter
(Department for Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Bhowmik Arghya
(Department for Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Schmidt Mikkel N
(Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Winther Ole
(Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Winther Ole
(Center for Genomic Medicine, Rigshospitalet, Copenhagen University Hospital, Copenhagen, Denmark)
,
Winther Ole
(Bioinformatics Centre, Department of Biology, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark)
,
Vegge Tejs
(Department for Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
資料名：
Machine Learning: Science and Technology
(Machine Learning: Science and Technology)
巻： 3 号： 1 ページ： 015012 (12pp) 発行年： 2022年
JST資料番号： W6456A ISSN： 2632-2153 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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