Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
630 Глава 18
ектах данных для их правильной обработки. В частности,
x
должен содержать признаки
узла,
edge_attr
признаки ребер,
edge_index
список ребер, а
y
метки. Данные QM9
содержат некоторые дополнительные примечательные атрибуты:
pos
положение ка-
ждого атома молекулы в трехмерной сетке и
z
атомный номер каждого атома в мо-
лекуле. Метки в QM9 представляют собой набор физических свойств молекултаких
как дипольный момент, свободная энергия, энтальпия или изотропная поляризация. Мы
собираемся построить GNN и обучить ее на QM9 для предсказания изотропной поляри-
зации.
Набор данных QM9
Набор данных QM9 содержит описания 133 885 ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342