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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      Bernas형 이온주입장치의 시계열 딥러닝을 위한 Gradient Consistency-Based Window Size 최적화

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      https://www.riss.kr/link?id=A109900040

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      This study applied GRU and LSTM models to predict ion flux in Bernas-type ion implantation systems using 14 ion source variables. While TPE-based Bayesian Optimization explored hyperparameters, its sensitivity to initial conditions leads to inconsistent results. We proposed a Gradient Consistency-based window size selection to address this limitation. Performance evaluation using MSE, MAE, and RSD showed that the GRU model achieved better stability: validation MSE RSD decreased from 70.3% (TPE) to 57.0% (Gradient Consistency-based), and test MAE improved from 35.5% to 31.7%. This approach provides a new criterion for ensuring consistency in high-precision equipment operation.
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      This study applied GRU and LSTM models to predict ion flux in Bernas-type ion implantation systems using 14 ion source variables. While TPE-based Bayesian Optimization explored hyperparameters, its sensitivity to initial conditions leads to inconsiste...

      This study applied GRU and LSTM models to predict ion flux in Bernas-type ion implantation systems using 14 ion source variables. While TPE-based Bayesian Optimization explored hyperparameters, its sensitivity to initial conditions leads to inconsistent results. We proposed a Gradient Consistency-based window size selection to address this limitation. Performance evaluation using MSE, MAE, and RSD showed that the GRU model achieved better stability: validation MSE RSD decreased from 70.3% (TPE) to 57.0% (Gradient Consistency-based), and test MAE improved from 35.5% to 31.7%. This approach provides a new criterion for ensuring consistency in high-precision equipment operation.

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