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本研究の開始以前から検討してきた機械学習による複数物性値予測の同時予測法を、分類問題・ランキング問題に対して拡張した。
また、適切な記述子の設計を目指した取り組みとして、単位構造が規則的に繰り返される結晶構造を無限に繰り返される点群パターンとして捉え、これを無限に繰り返されるグラフとしてモデル化し、グラフカーネルと呼ばれる機械学習における類似度設計手法の適用を行い、性能向上を確認した。。
さらに、グラフ表現のためのパラメータやグラフカーネルの種類によって様々な類似度が定義されうるが、その中から予測に適したものを自動的に選択できる複数カーネル学習と呼ばれる枠組みを用いた予測方法の有効性を確認した。
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