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Uniformingthe dimensionality of data with neural networks for material informatics

Hiroshi Ohno

Applied SoftComputing

材料信息學(xué)是材料科學(xué)中的一個(gè)正在發(fā)展的領(lǐng)域。材料科學(xué)家開始采用軟計(jì)算技術(shù)發(fā)現(xiàn)新材料。為了應(yīng)用這些技術(shù)，必須選擇決定材料性能的描述符（在計(jì)算機(jī)科學(xué)中被稱之為特征）。作為一個(gè)描述材料的方法，材料中每個(gè)元素的性質(zhì)將直接用作輸入變量的特征。根據(jù)材料中元素的數(shù)量，輸入的維數(shù)可能不同。因此，在具有不同元素?cái)?shù)量的材料中應(yīng)用同樣的諸如回歸或區(qū)分模型是不可能的。在本文中，我們提出了一種新的允許回歸或區(qū)分任務(wù)實(shí)施軟計(jì)算技術(shù)的統(tǒng)一輸入維度方法。所提出的方法的主要貢獻(xiàn)是為不同尺寸的輸入向量提供了統(tǒng)一的維數(shù)解決方案。該方法采用的去噪編碼是Vincent等人在2008年采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的一個(gè)統(tǒng)一輸入維度的潛在表示的變體。在本研究的實(shí)驗(yàn)中，我們考慮了離子電導(dǎo)率和儲(chǔ)氫材料的化合物。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，利用該方法獲得的統(tǒng)一潛在數(shù)據(jù)可以完成回歸任務(wù)，另外，在潛在數(shù)據(jù)的聚類任務(wù)中，我們觀察到的數(shù)據(jù)空間中的距離保護(hù)，也是去噪自編碼中存在的情況。這一結(jié)果可能支持在廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域中采用本文提出的研究方法。

圖1：線性回歸任務(wù)的結(jié)果：（a）本文提出的方法；（b）多層自編碼；（c）降噪自編碼；（d）核心PCA。X軸表示實(shí)際輸出，y軸表示線性模型的估計(jì)輸出。

圖2：使用統(tǒng)一數(shù)據(jù)作為輸入的離子電導(dǎo)率進(jìn)行回歸任務(wù)的結(jié)果。X軸表示的實(shí)際輸出，Y軸表示估計(jì)線性模型的輸出。

圖3：對(duì)距離保護(hù)的評(píng)價(jià)結(jié)果：本文提出的方法（固體）和去噪自編碼（虛線）。匹配率E表示原始數(shù)據(jù)集與潛在數(shù)據(jù)集之間的類分配率。X軸表示類的個(gè)數(shù)。誤差欄顯示標(biāo)準(zhǔn)偏差。

原文鏈接：

http://news.matlink.com.cn/pdf/uniforming_the_dimensionality_of_data.pdf

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