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J-GLOBAL ID：202002282327623436   整理番号：20A0296908

移動学習に基づくRamanスペクトル同定【JST・京大機械翻訳】

Transfer-learning-based Raman spectra identification

著者 (7件)： Zhang Rui (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Xie Huimin (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Cai Shuning (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Hu Yong (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Liu Guo-kun (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Hong Wenjing (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Tian Zhong-qun (College of Chemistry and Chemical Engineering, State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surfaces, iChEM, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： Journal of Raman Spectroscopy  (Journal of Raman Spectroscopy)
巻： 51  号： 1  ページ： 176-186  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0305C  ISSN： 0377-0486  CODEN： JRSPAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Deep学習に基づくスペクトル同定は,大規模スペクトルデータベースの利用可能性から利益を得る集中的関心を受けた。しかし,Ramanのような分光データの同定のために,大量の実験データは困難なままであり,深いニューラルネットワークの応用を妨げている。ここでは,データベースに含まれず,限られたデータを含まない有機化合物のRamanスペクトルデータの同定のための標準Ramanスペクトルデータベース上で訓練された移動学習モデルによる新しいアプローチを記述した。著者らの結果は,伝達学習によって,著者らの畳込みニューラルネットワークの分類精度改良が4.1%に達して,著者らの完全に接続した深いニューラルネットワークのそれが5.0%に達することを示した。ソースデータセットの影響を調べることにより,この転送学習法は,事前訓練のための適切で無関係なソースデータセットの両方を組み込むことができ,関連するソースデータセットは,明らかに無関係なソースデータセットのそれよりも良好な分類精度をもたらすことを見出した。本研究は,Ramanデータの数が制限されるとき,移動学習技術がRamanスペクトルの有効な同定において大きな可能性を有することを実証した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有機化合物 ,  学習モデル ,  データベース ,  *Ramanスペクトル ,  ニューラルネットワーク ,  *スペクトル ,  Raman分光法 ,  *学習
準シソーラス用語： 深層学習 ,  分類精度 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  Raman分光法 ,  伝達学習

分類 (1件)： 無機化合物の赤外スペクトル及びRaman散乱,Ramanスペクトル  (BM08063C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  Ramanスペクトル ,  同定