Modelling magnetic material properties with uncertainty-aware neural networks
Cet article démontre que l'incorporation de la quantification de l'incertitude dans les modèles d'apprentissage automatique améliore considérablement la fiabilité et la confiance des prédictions des propriétés des matériaux magnétiques, des modèles de substitution basés sur la composition aux tâches complexes sensibles à la microstructure.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Noyé(e) sous les articles dans votre domaine ?
Recevez des digests quotidiens des articles les plus récents correspondant à vos mots-clés de recherche — avec des résumés techniques, dans votre langue.