检索结果-南通市图书馆

Deep learning for visualization and novelty detection in large X-ray diffraction datasets

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 942-947页

作者： lars banko Phillip M.Maffettone Dennis Naujoks Daniel Olds Alfred Ludwig Materials Discovery and Interfaces Institute for MaterialsRuhr University BochumBochumGermany National Synchrotron Light Source II Brookhaven National LaboratoryUptonNYUSA ZGH Center for Interface-Dominated High Performance MaterialsRuhr University BochumBochumGermany

We apply variational autoencoders(VAE)to X-ray diffraction(XRD)data analysis on both simulated and experimental thin-film *** show that crystal structure representations learned by a VAE reveal latent information,such as the structural similarity of textured diffraction *** other artificial intelligence(AI)agents are effective at classifying XRD data into known phases,a similarly conditioned VAE is uniquely effective at knowing what it doesn’t know:it can rapidly identify data outside the distribution it was trained on,such as novel phases and *** capabilities demonstrate that a VAE is a valuable AI agent for aiding materials discovery and understanding XRD measurements both‘on-the-fly’and during post hoc analysis.

关键词： VAE uniquely latent

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