WEKO3
アイテム
Deep Graph Kernelを用いた進化計算による構造化データの探索
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2001891
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2001891a2f68ae0-b518-429b-b115-8dba0d53dfbb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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20K12000seika.pdf (650.7 KB)
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| Item type | 報告書 / report(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-10-24 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Deep Graph Kernelを用いた進化計算による構造化データの探索 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Evolutionary Search of Structured Data by Using Deep Graph Kernels | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 研究代表者 |
半田, 久志
× 半田, 久志
e-Rad_Researcher
60304333
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | Deep Graph Kernel 有機薄膜太陽電池, 進化型多目的最適化, モンテカルロツリーサーチ |
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| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 本研究課題では，特徴空間を構成するときに，特徴間の関係を埋め込むことより，カーネル関数の特性に左右されない安定した探索を実現する。事前学習が必要となるが，領域知識が提供できる問題クラスなら適用可能であると考えた。特に、応用分野として有機薄膜太陽光電池の分子構造探索で評価する。有機薄膜太陽電池は、大きい分子構造となるため、スクラッチで原子を組み合わせても解を探索することができない。そこで、既存の有膜太陽光電池に用いられている分子構造の部分構造をモジュールとして、モジュールの組合せを探索するようにした。また、モンテカルロツリーサーチを用いてモジュールの設計について考察し、それらの有用性を確認した。 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | n this research project, by embedding the relationship between features when constructing the feature space, a stable search that is not affected by the characteristics of the kernel function is achieved. Although prior learning is required, we considered that it is applicable to any problem class for which domain knowledge can be provided. In particular, we will evaluate it in the molecular structure search of organic thin-film photovoltaic cells as an application area. Since organic thin-film photovoltaic cells have a large molecular structure, it is not possible to search for a solution by combining atoms in a scratch. Therefore, we used substructures of molecular structures used in existing organic thin-film photovoltaic cells as modules to search for combinations of modules. We also discussed the design of modules using Monte Carlo tree search and confirmed their usefulness. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究分野：進化計算 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_93fc | |||||||||
| 資源タイプ | report | |||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
| 助成情報 | ||||||||||
| 助成機関名 | 独立行政法人日本学術振興会 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 助成機関名 | Japan Society for the Promotion of Science | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 研究課題番号URI | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12000/ | |||||||||
| 研究課題番号 | 20K12000 | |||||||||
| 研究課題名 | Deep Graph Kernelを用いた進化計算による構造化データの探索 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 研究課題名 | Evolutionary Search of Structured Data by Using Deep Graph Kernels | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 書誌情報 |
ja : 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2023) ページ数 5 |
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