機械学習による分子最適化―数理と実装― 電子書籍版

3520円（税込）
初めての方
6回使える！最大70%OFFクーポン
※値引上限等条件あり
詳細・獲得はこちら
初めてではない方
何回でも使える5%OFFクーポン

詳細・獲得はこちら
購入はこちら試し読み
- 本作品について、無料施策・クーポン等の割引施策・PayPayポイント付与の施策を行う予定があります。
  この他にもお得な施策を常時実施中、また、今後も実施予定です。詳しくはこちら。
専門書　コンピューター
作品内容
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について，基礎理論から実装まで一気通貫して解説　本書は，機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように，機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です．　さらに，機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため，数理的な内容だけではなく，Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています．分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく，それらを実践に活かすところまで習得できます．　また，分子構造を取り扱うための手法や，特有の事情についても詳しく説明していますので，機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります．〈このような方におすすめ〉材料設計、創薬に携わる技術者、研究者および学生分子生成モデルへの応用を目指す機械学習の技術者、研究者および学生〈目次〉第1章　分子生成モデルと分子最適化1.1　分子最適化1.2　分子生成に関する問題設定1.3　分子生成モデルの構成要素1.4　本書の構成1.5　記　法1.6　プログラミング環境第2章　分子データの表現2.1　分子のグラフ表現2.2　SMILES2.3　SELFIES2.4　分子記述子2.5　フィンガープリント第3章　教師あり学習を用いた物性値予測3.1　教師あり学習3.2　経験損失最小化にもとづく教師あり学習3.3　予測分布3.4　ニューラルネットワーク3.5　最適化アルゴリズム3.6　評　価3.7　過剰適合と正則化3.8　グラフニューラルネットワーク3.9　モデルの適用範囲3.10 予測器の実装例・実行例第4章　系列モデルを用いた分子生成4.1　系列モデル4.2　系列モデルを用いた分子生成モデル第5章　変分オートエンコーダを用いた分子生成5.1　変分ベイズ法5.2　変分オートエンコーダ5.3　変分オートエンコーダを用いた分子生成モデル第6章　分子生成モデルを用いた分子最適化6.1　分子最適化問題とその難しさ6.2　分子最適化問題の連続最適化問題への変換6.3　ベイズ最適化を用いた分子最適化6.4　ベイズ最適化を用いた分子最適化アルゴリズム第7章　強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化7.1　強化学習の定式化7.2　分子最適化の強化学習としての定式化7.3　方策勾配法7.4　オフライン強化学習7.5　SMILES-LSTMを方策とした方策最適化第8章　発展的な分子生成モデル8.1　原子団を組み合わせる分子生成8.2　分子骨格を用いた分子生成8.3　生成モデルの評価手法付録　正規分布にかかわる公式A.1　モーメント母関数A.2　線形結合A.3　条件付き確率