Transferable 3D Convolutional Neural Networks for Elastic Constants Prediction in Nanoporous Metals
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हस्तांतरणीय (transferable) 3D कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क, विशेष रूप से डेंसनेट-201 (DenseNet-201) आर्किटेक्चर, नैनोपोरस धातुओं के लोचदार स्थिरांकों (elastic constants) की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक डिस्क्रिप्टर-आधारित मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो उच्च सटीकता () प्राप्त करते हैं और ट्रांसफर लर्निंग एवं बड़े पैमाने पर स्टोकेस्टिक मूल्यांकन के माध्यम से पारेटो अनुकूलतम (Pareto optimal) डिजाइनों की पहचान करने में सक्षम बनाते हैं।