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Japanese translation of "Deep learning for molecules and materials book"

Primary LanguageJupyter NotebookOtherNOASSERTION

Deep Learning for Molecules and Materials Book

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日本語版はこちらから読めます https://resnant.github.io/dmol-book-japanese/

原著（英語版）はこちらから dmol.pub © Andrew White (original author)

翻訳への協力のお願い

現在の翻訳の進捗は以下です。もし翻訳を手伝ってもいいよという方がいらっしゃれば、どの章を担当したいかissueでお知らせください。

A. Math Review

  • 1. Tensors and Shapes

B. Machine Learning

  • 2. Introduction to Machine Learning
  • 3. Regression & Model Assessment
    • in progress by @Ikwus
  • 4. Classification
    • in progress by @suzuki-ma
  • 5. Kernel Learning

C. Deep Learning

  • 6. Deep Learning Overview
  • 7. Standard Layers
  • 8. Graph Neural Networks
    • in progress by @resnant
  • 9. Input Data & Equivariances
  • 10. Equivariant Neural Networks
  • 11. Modern Molecular NNs
  • 12. Explaining Predictions
    • in progress by @milktea-muffin
  • 13. Attention Layers
    • in progress by @sunbluesome
  • 14. Deep Learning on Sequences
  • 15. Variational Autoencoder
  • 16. Normalizing Flows

D. Applications

  • 17. Predicting DFT Energies with GNNs
  • 18. Generative RNN in Browser

E. Contributed Chapters

  • 19. Hyperparameter Tuning

contributionの手順

  1. どの章を担当したいかissueを立てる
  • 念のため、同じ章について既に誰かがissueを立てていないか確認してください

  1. このリポジトリをご自分のアカウントでフォーク

  2. ご興味のある章のnotebook(ipynbファイル）を選んで、VS CodeやJupyter上で翻訳し、commit

  • 具体的には、このリポジトリ以下の math/, ml/, dl/, applied/ の各ディレクトリの中のファイルです
  • ご不明な点などあればissueでお気軽にご相談ください
  1. ご自分のアカウントのリポジトリにpush後、このリポジトリにpull requestを提出
  • 内容を確認してmergeします