| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | GAMBINI, ANNA | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-09212021-114920 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Machine Learning per Schermi NMR e Forze di Vetri Silicatici | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Scienze Chimiche e Geologiche | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | SCIENZE CHIMICHE (D.M. 270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2021-10-22 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Si è indagato l'utilizzo di reti neurali e delle Linear Ridge Regression per la previsione di costanti di schermo NMR e forze in vetri silicatici. E' stata studiata la dipendenza dei valori predetti variando la tipologia di descrittori chimici usati e la tipologia di rete neurale (numero e dimensione degli hidden layer, batche size e tipologia di loss function). |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
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