Machine-learning surrogate model for one-dimensional GaAs/AlGaAs distributed Bragg reflector spectra
यह शोध पत्र एक गॉसियन-प्रोसेस सरोगेट मॉडल प्रस्तुत करता है जिसे ट्रांसफर-मैट्रिक्स-मेथड सिमुलेशन पर प्रशिक्षित किया गया है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में GaAs/AlGaAs डिस्ट्रीब्यूटेड ब्रैग रिफ्लेक्टर स्पेक्ट्रा के पूर्वानुमान को लगभग 70 गुना तेज करता है, हालांकि यह सटीकता में एक रैंडम फॉरेस्ट बेसलाइन से कम प्रदर्शन करता है जबकि अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमान प्रदान करता है।