基于贝叶斯神经网络的多变量回归材料性质预测的不确定性量化

Nov, 2023

基于贝叶斯神经网络的多变量回归材料性质预测的不确定性量化

Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks

Longze li, Jiang Chang, Aleksandar Vakanski, Min Xian

TL;DR使用物理知识指导的贝叶斯神经网络（BNNs）进行材料预测，可实现准确的失效寿命预测和不确定性估计，提供决策依据。

Abstract

With the increased use of data-driven approaches and machine learning-based methods in material science, the importance of reliable uncertainty quantification (UQ) of the predicted variables for informed decision-making cannot be overstated. UQ in material property prediction poses unique challenges, including the multi-scale and multi-physics nature of adva

uncertainty quantification bayesian neural networks physics-informed bnns creep rupture life prediction markov chain monte carlo approximation

发现论文，激发创造

使用神经网络进行分子性质预测的不确定性量化

文章通过对 5 个基准数据集的系统评估，研究不同的不确定性量化方法在回归任务中的性能表现，发现没有一种方法完全优于其他方法，也没有一种特别可靠的错误排名。作者建议在已有的技术中进行选择。

May, 2020

贝叶斯神经网络推断的不确定性量化质量

本研究通过对 10 种常见的推断方法在回归和分类任务中的预测不确定性估计结果进行实证比较，发现常用的指标可能会导致误导，并表明为了得到高质量的后验逼近并不一定需要具有捕获后验结构的推断创新。

Jun, 2019

对复杂动态系统中认识不确定性和随机不确定性量化的机器学习架构评估

本研究比较了多种机器学习技术的 UQ 准确性，并对两个模型（船只在波浪中的运动和 Majda-McLaughlin-Tabak 模型）进行了应用。

Jun, 2023

使用贝叶斯神经网络模型对分子性质预测的不确定性量化

本研究采用贝叶斯神经网络在分子性质预测中量化预测的不确定性，证明不确定性量化的必要性，从而提高分子应用的可靠性。

Nov, 2018

图神经架构搜索中的分子性质预测不确定性量化

AutoGNNUQ 是一种自动化不确定性量化方法，通过生成一组高性能的图神经网络（GNNs）进行分子属性预测，实现对预测的不确定性的估计，并利用方差分解来提供减少不确定性的有价值见解。在多个基准数据集上的计算实验证明，AutoGNNUQ 在预测准确性和不确定性的性能方面优于现有的不确定性量化方法。此外，利用 t-SNE 可视化方法来探索分子特征与不确定性之间的相关性，为数据集的改进提供了见解。AutoGNNUQ 在药物发现和材料科学等领域具有广泛的应用价值。

Jul, 2023

科学机器学习中的不确定性量化：方法、指标和比较

本文介绍了一个包含不确定性建模、解法和评估的完整框架，用于量化神经网络中包括噪声、有限数据、超参数、过度参数化、优化和采样误差及模型错误等多源的误差和不确定性，特别关注向无限维函数空间中的偏微分方程和操作映射的学习，包括一个在原型问题上进行的广泛的比较研究。

Jan, 2022

机器学习中的不确定性量化 - 工程设计与健康预测教程

本篇研究论文重点介绍了机器学习模型中的不确定性量化方法，特别关注神经网络以及在工程设计和医疗领域的应用。通过介绍多种不确定性量化方法和计量标准，本篇论文旨在帮助提高机器学习模型的安全性和可靠性，同时提供两个具体案例：锂离子电池寿命预测和涡轮发动机剩余使用寿命预测。

May, 2023

预测全场材料响应中的不确定性的贝叶斯神经网络

基于机器学习的应力场预测和不确定性量化方法，以及对多样材料微观结构的系统比较和推断算法的不确定性估计。

Jun, 2024

神经网络不确定性估计在分类问题中的质量比较

对深度学习的 UQ 方法进行了质量评估，比较了不同模型的不确定性估计质量。

Aug, 2023

深度不确定性：比较深度学习算法中的不确定性量化方法

本文研究比较了在一个物理系统的背景下，深度学习算法的不确定性量化方法，包括贝叶斯神经网络，Concrete Dropout 和 Deep Ensembles，并探讨了它们的优缺点，结果为使用和解释不确定性量化方法提出了一些建议。

Apr, 2020