Количественная оценка неопределенности в машинном обучении по энергии связи ядра В ядерной теории всё чаще используют методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако часто игнорируют неопределённости, связанные со сложными параметрами нейронных сетей. Предложен метод {\Delta}-UQ для количественной оценки неопределённостей, который позволяет получить надёжные оценки уверенности предсказаний с помощью однократного обучения модели. arXiv: 2504.09013 Обзоры | Физика
Количественная оценка неопределенности в машинном обучении по энергии связи ядра
В ядерной теории всё чаще используют методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако часто игнорируют неопределённости, связанные со сложными параметрами нейронных сетей. Предложен метод {\Delta}-UQ для количественной оценки неопределённостей, который позволяет получить надёжные оценки уверенности предсказаний с помощью однократного обучения модели.
arXiv: 2504.09013
