基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化

复现论文:基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化

我将使用Python复现这篇关于使用生成对抗网络(GAN)增强主动学习来优化超高温陶瓷(UHTC)硬度的研究论文。以下是完整的实现代码和解释。

1. 环境准备和数据加载

首先,我们需要准备必要的Python库并加载数据。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import

你可能感兴趣的:(深度学习,算法,仿真模型,生成对抗网络,学习,人工智能)