본문
제품 정보
Physics–informed Bayesian optimization
| Date | 2023.03.31 |
|---|---|
| Speaker | 김주헌 |
- 이전글VAE-BRIDGE: Variational Autoencoder Filter for Bayesian Ridge Imputation of Missing Data 23.03.31
- 다음글YOLO detector: You Only Look Once 23.03.24
Topic:
Physics–informed Bayesian optimization
Keywords:
Physics-informed machine learning
Gaussian process
Bayesian optimization
Structured probabilistic model
Reference:
M. A. Ziatdinov, A. Ghosh, and S. V. Kalinin, “Physics makes the difference: Bayesian optimization and active learning via augmented Gaussian process,” Machine Learning: Science and Technology, vol. 3, no. 1, pp. 015003, Feb. 2022, doi: 10.1088/2632-2153/ac4baa
첨부파일
-
20230331_Physics–informed_Bayesian_optimization.pptx (4.5M)
38회 다운로드 | DATE : 2023-03-31 14:15:41
관련링크
저작자표시-비영리-동일조건변경허락(BY-NC-SA)
저작자와 출처 등을 표시하면 저작물의 변경, 2차적 저작물의 작성을 포함한 자유이용을 허락합니다.
단 영리적 이용은 허용되지 않고 2차적 저작물에는 원저작물에 적용된 라이선스와 동일한 라이선스를 적용해야 합니다.