Extrapolative Bayesian optimization with Gaussian process and neural network ensemble surrogate models

Bayesian optimization (BO) has emerged as the algorithm of choice for guiding the selection of experimental parameters in automated active learning driven high throughput experiments in materials science and chemistry. Previous studies suggest that optimization performance of the typical surrogate m...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Lim, Yee-Fun, Ng, Chee Koon, Vaitesswar, U. S., Hippalgaonkar, Kedar
مؤلفون آخرون: School of Materials Science and Engineering
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: 2022
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/159296
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English

مواد مشابهة