Recent advances in<scp>knowledge‐based</scp>model structure optimization and extrapolation techniques for microwave applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial neural network modeling techniques have been recognized as important vehicles in the microwave computer‐aided design (CAD) area in addressing the growing challenges of designing next generation microwave device, circuits, and systems. This article provides an overview of recent advances in knowledge‐based neural network model generation and extrapolation techniques for microwave applications. We first introduce the unified knowledge‐based neural network structure optimization technique. Using the distinctive property for feature selection of l 1 optimization, this unified modeling technique efficiently determines the type and topology of the mapping structure in a knowledge‐based model. This knowledge‐based model structure optimization technique is more flexible and systematic, and can further speed up the knowledge‐based neural model development. As a further advancement, we also discuss the advanced multi‐dimensional extrapolation technique for neural‐based microwave modeling. The purpose is to make the neural network model can be reliably used not only inside the training range but also outside the training range. Multi‐dimensional cubic polynomial extrapolation formulation and optimization over grids outside the training range are utilized to make neural models more robust and reliable when they are used outside the training range. The validity of these techniques is demonstrated by microwave modeling examples.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle