Modelling magnetic material properties with uncertainty-aware neural networks

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडलों में अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) को शामिल करना चुंबकीय सामग्री गुण भविष्यवाणियों की विश्वसनीयता और भरोसेमंदता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिसमें संरचना-आधारित सरोगेट मॉडल से लेकर जटिल सूक्ष्म संरचना-संवेदनशील कार्य तक शामिल हैं।

मूल लेखक: Clemens Wager, Heisam Moustafa, Alexander Kovacs, Qais Ali, Harald Oezelt, Hayate Yamano, Masao Yano, Noritsugu Sakuma, Hyuga Hosoi, Akihito Kinoshita, Tetsuya Shoji, Akira Kato, Thomas Schrefl