arXiv cs.LG· Agung Nugraha, Hyerin Kwon, Heungjun Im, Gian Antariksa, Jihwan Lee·· 6 小时前AI 评分18
CoNN-AL：基于流式主动学习与协作神经网络的汽车玻璃导槽部分逆向设计
Stream-Based Active Learning with Cooperative Neural Networks for Data-Efficient Partial Inverse Design: An Automotive Glass Run Channel Case Study
AI 导读
研究提出 CoNN-AL 框架，在协作神经网络 CoNN-DAE 上加入流式主动学习，用 Monte Carlo dropout 估计预测不确定性，实时筛选值得标注的候选样本。
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