Deep Learning for Molecules and Materials Book

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
  • issue一覧はこちら

2. このリポジトリをご自分のアカウントでフォーク

3. 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

4. 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