RUS
ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ
// Mendeleev Communications
// Архив
Mendeleev Commun.,
2024
, том 34,
выпуск 6,
страницы
786–787
(Mi mendc251)
Communications
Contrastive representation learning for spectroscopy data analysis
A. P. Vorozhtsov
,
P. V. Kitina
Department of Fundamental Physical and Chemical Engineering, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation
Аннотация:
Metric-based representation learning showed good accuracy in identifying objects from one-dimensional spectroscopy data, robustness to small dataset size and the ability to change the data domain without fine-tuning.
Ключевые слова:
spectroscopy, machine learning, representation learning, neural network, metric learning, spectra analysis.
Язык публикации:
английский
DOI:
10.1016/j.mencom.2024.10.006
Полный текст:
PDF файл (256 kB)
Дополнительные материалы:
Supplementary_data_1.pdf
854.8 Kb
Реферативные базы данных:
©
МИАН
, 2025