Multi-task deep neural network for predicting both nuclear fission yields and their experimental errors in peak-shaped data
Questo studio presenta un nuovo approccio basato su una rete neurale profonda multi-task, arricchito da una funzione di perdita innovativa e dall'effetto pari-dispari, che supera i metodi convenzionali nella previsione delle rese di fissione nucleare a forma di picco e delle relative stime degli errori sperimentali.