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Equipping data-driven experiment planning for Self-driving Laboratories with semantic memory: case studies of transfer learning in chemical reaction optimization

贝叶斯优化 计算机科学 学习迁移 人工智能 传输(计算) 贝叶斯概率 语义记忆 机器学习 心理学 神经科学 认知 并行计算
作者
Riley J. Hickman,Jurgis Ruža,Hermann Tribukait,Loı̈c M. Roch,Alberto García-Durán
出处
期刊:Reaction Chemistry and Engineering [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:8 (9): 2284-2296 被引量:7
标识
DOI:10.1039/d3re00008g
摘要

SeMOpt uses meta-/few-shot learning to enable knowledge transfer from previous experiments to accelerate Bayesian optimization of chemical reactions.
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