Active learning for photonic crystals
تُثبت هذه الورقة أن دمج الشبكات العصبية ذات الطبقة الأخيرة البايزية التقريبية التحليلية مع التعلم النشط القائم على عدم اليقين يسرع بشكل كبير من التنبؤ بفجوة النطاق الفوتوني من خلال تقليل بيانات التدريب المطلوبة بمقدار يصل إلى 2.6 مرة مقارنة بأخذ العينات العشوائي، مما يتيح نمذجة بديلة وتصميماً عكسياً أكثر كفاءة للبلورات الفوتونية.