Modelling magnetic material properties with uncertainty-aware neural networks
Diese Arbeit zeigt auf, dass die Einbeziehung von Unsicherheitsquantifizierung in maschinelle Lernmodelle die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Vorhersagen magnetischer Materialeigenschaften, von kompositionsbasierten Ersatzmodellen bis hin zu komplexen mikrostruktur-sensitiven Aufgaben, signifikant verbessert.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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