ISSN: 2310-757X
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/107069| Title: | RECURRENT NETWORK CLASSIFIER FOR ULTRAFAST SKYRMION DYNAMICS |
| Authors: | Deviatov, A. Ya. |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | УрФУ |
| Citation: | Deviatov A. Ya. RECURRENT NETWORK CLASSIFIER FOR ULTRAFAST SKYRMION DYNAMICS / A. Ya. Deviatov // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VII Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию Уральского федерального университета (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2020. — C. 904-905. |
| Abstract: | By using the supervised learning we trained a recurrent neural network to recognize and classify ultrafast magnetization processes realized in two-dimensional nanosystems with Dzyaloshinskii-Moriya interaction. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/107069 |
| Conference name: | VII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университета |
| Conference date: | 18.05.2020-22.05.2020 |
| Origin: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020) |
| Appears in Collections: | Конференции, семинары |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| fti_2020_506.pdf | 228,88 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.