主动学习算法在量子物理中的应用

主动学习方法作为一种能够自主选择数据样本的机器学习算法,在处理量子物理问题中有着诸多应用。 通过“Query by committee(QBC)”的主动学习策略对训练数据进行动态扩充,从而在样本数据较少的情况下,可以 有效提高训练模型的表现性能。针对量子物理中数据获取困难的特征,使用主动学习算法优化数据组成结构,为 模型的训练提供有效信息,提高模型训练表现性能。通过介绍在多维函数拟合以及优化两类量子物理问题中应用 实例,体现主动学习算法在处理此类量子物理问题的可行性和优越性。