Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Pronobis, Wiktor"'
Autor:
Pronobis, Wiktor
Kernel methods allow an efficient solution of highly non-linear regression problems often encountered in quantum chemistry. Due to its flexibility it is unclear how to design a similarity matrix represented by the kernel which encodes a given learnin
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______793::48b9a636634d46f66b1362dd2b5a809c
https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/10976
https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/10976
Publikováno v:
European Physical Journal B--Condensed Matter, 91, 6. New York, Germany: Springer (2018).
Machine learning has been successfully applied to the prediction of chemical properties of small organic molecules such as energies or polarizabilities. Compared to these properties, the electronic excitation energies pose a much more challenging lea
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2658::8f2a8149bd4ef19a6749036d57bda463
http://orbilu.uni.lu/handle/10993/37897
http://orbilu.uni.lu/handle/10993/37897
Publikováno v:
Journal of Chemical Theory and Computation, 14, 13. DC: American Chemical Society (2018).
Machine learning (ML) based prediction of molecular properties across chemical compound space is an important and alternative approach to efficiently estimate the solutions of highly complex many-electron problems in chemistry and physics. Statistica
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2658::aa9a5696438ca06f735ae80e2057e5a0
http://orbilu.uni.lu/handle/10993/37899
http://orbilu.uni.lu/handle/10993/37899
Autor:
Pronobis, Wiktor, Müller, Klaus-Robert
Publikováno v:
Lecture Notes in Physics; 2020, Vol. 968, p25-36, 12p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pronobis, Wiktor, Panknin, Danny, Kirschnick, Johannes, Srinivasan, Vignesh, Samek, Wojciech, Markl, Volker, Kaul, Manohar, Müller, Klaus-Robert, Nakajima, Shinichi
Publikováno v:
Japanese Journal of Statistics and Data Science; June 2018, Vol. 1 Issue: 1 p215-246, 32p