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建具まわりの日射・影のシミュレーション結果を、機械学習で高速に予測するためのプロジェクトです。 GHで日射シミュレーションを回し、そのデータをもとに機械学習で結果を予測します。シミュレーション結果の画像を 70 x 70 = 4900 個のピクセル値として扱い、Autoencoder で潜在表現に圧縮します。その後、窓寸法・方角・季節などの入力条件から潜在表現を予測し、Decoder で画像…
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- EnvSimML Public Forked from becat-oss/EnvSimML
建具まわりの日射・影のシミュレーション結果を、機械学習で高速に予測するためのプロジェクトです。 GHで日射シミュレーションを回し、そのデータをもとに機械学習で結果を予測します。シミュレーション結果の画像を 70 x 70 = 4900 個のピクセル値として扱い、Autoencoder で潜在表現に圧縮します。その後、窓寸法・方角・季節などの入力条件から潜在表現を予測し、Decoder で画像に復元します。
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