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probabilistic transfer learning
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加速反应流高保真模拟的概率传递学习方法
利用贝叶斯神经网络和自编码器来降低状态空间的维度,将知识从源域传递到目标域,该新颖的概率迁移学习框架在低维度和稀疏数据情境下能够正确预测热化学状态,并且比现有的确定性迁移学习策略所需的数据量少四倍。
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2 months ago
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