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  1. Detailansicht für Treffer 1 öffnen
    Online meta-learned gradient norms for active learning in science and technology
    Dong, Haiqi ; Amanda S Barnard ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 5 (2024), Heft 1, S. 015041-15041
    Online academicJournal
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    Role of multifidelity data in sequential active learning materials discovery campaigns: case study of electronic bandgap
    Jacobs, Ryan ; Philip E Goins ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045060-45060
    Online academicJournal
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    Calibration of uncertainty in the active learning of machine learning force fields
    Thomas-Mitchell, Adam ; Hawe, Glenn ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045034-45034
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network predictions
    Linander, Hampus ; Balabanov, Oleksandr ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045032-45032
    Online academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    Deep Bayesian experimental design for quantum many-body systems
    Sarra, Leopoldo ; Marquardt, Florian
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045022-45022
    Online academicJournal
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  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    Efficient generation of stable linear machine-learning force fields with uncertainty-aware active learning
    Briganti, Valerio ; Lunghi, Alessandro
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 3, S. 035005-35005
    Online academicJournal
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    Probe microscopy is all you need
    Sergei V Kalinin ; Vasudevan, Rama ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 2, S. 023001-23001
    Online academicJournal
    Zugriff:
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