arXiv cs.LG· Jawad Chowdhury, Ganesh Narasimha, Jan-Chi Yang, Hiroshi Funakubo, Yoshitaka Ehara, Yongtao Liu, Rama Vasudevan·· 9 小时前AI 评分22
基于高斯过程的质量控制主动学习：面向自主显微镜中鲁棒结构-性能学习
Quality-Controlled Active Learning via Gaussian Processes for Robust Structure-Property Learning in Autonomous Microscopy
AI 导读
研究提出一种门控主动学习框架，将好奇心驱动采样与基于简谐振子模型拟合的物理信息质量控制过滤器结合，可在数据采集阶段自动排除低保真数据。在PbTiO3薄膜的BEPS数据集上，该方法优于随机采样、标准主动学习和多任务学习策略，并已在另一PbTiO3薄膜样品的实时自主显微镜实验中验证有效。
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