arXiv 机器学习· Jihwan Kim, Jaeseong Heo, Yujin Kim, Sang Bin Yoon, Chanjoong Kim, Kwang-Im Oh, Hyon Bin Na, Kyungwon Kwak, Myeongkee Park, Joonyoung F. Joung·· 7 小时前AI 评分26
用于拉曼光谱鲁棒分析的波数感知深度学习
Wavenumber-Aware Deep Learning for Robust Analysis of Raman Spectra
AI 导读
研究人员提出一种波数感知深度学习方法，将拉曼光谱点表示为强度与波数对，并直接依据波数计算 Transformer 位置编码。该表示在 3 种细菌样本及 30 种分离株公共基准测试中，面对部分观测以及训练未见过的采样网格时，性能均优于基于数组索引和可学习的编码方式。实验证明，这种显式物理坐标表征使模型在噪声、稀疏采样和光谱范围受限等测量条件变化下均保持高鲁棒性。
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