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申请/专利权人：三星电子株式会社
摘要：提供了一种生成目标材料属性的材料结构的机器学习系统和方法。提供了一种利用机器学习的材料设计的方法和系统，其中，结构S‑属性P关系的基础联合分布pS,P被明显地同时学习，并且被用于利用生成技术在单个步骤中直接生成样本S,P，而无需任何附加的处理步骤。然后利用分布例如，pP的条件生成，或者通过随机生成大量样本S,P并且过滤例如，选择满足目标属性标准的样本，来识别满足或超过属性P的目标的结构的子空间。
主权项：1.一种生成目标材料属性的材料结构的机器学习系统，所述机器学习系统包括生成对抗网络，其中，生成对抗网络包括：潜在空间向量生成器，被配置为生成随机向量，生成器网络，被配置为接收随机向量作为输入并且生成包括模拟材料结构和模拟材料属性两者的元组，以及鉴别器网络，被配置为从包括真实材料结构和真实材料属性的数据库被训练，以将模拟材料结构和模拟材料属性与真实材料结构和真实材料属性区分开，并且将损失函数发送到生成器网络，其中，潜在空间向量生成器、生成器网络和鉴别器网络被布置为同时学习材料结构-材料属性的基础联合概率分布，其中，生成器网络还被配置为：通过利用所述基础联合概率分布来生成目标材料属性的材料结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三星电子株式会社 生成目标材料属性的材料结构的机器学习系统和方法
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