論文の概要: Scalar Coupling Constant Prediction Using Graph Embedding Local Attention Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04522v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 02:53:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-21 03:33:48.297926
• Title: Scalar Coupling Constant Prediction Using Graph Embedding Local Attention Encoder
• Title（参考訳）: グラフ埋め込みローカルアテンションエンコーダを用いたスカラカップリング定数予測
• Abstract要約: スカラーカップリング定数 (SCC) は, 有機物の三次元構造解析において重要な役割を担っている。 SCCを効率的に正確に計算するために,局所自己注意エンコーダ(GELAE)モデルを埋め込んだグラフを提案する。 我々は、異なる構造表現、異なる注意モジュール、異なる損失を用いた一連の比較実験を行った。 グラフが局所的な自己注意を埋め込むと、検証セットにおける予測モデルの平均絶対誤差(MAE)は 0.1603 Hz から 0.1067 Hz に減少する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.853665900411843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scalar coupling constant (SCC) plays a key role in the analysis of three-dimensional structure of organic matter, however, the traditional SCC prediction using quantum mechanical calculations is very time-consuming. To calculate SCC efficiently and accurately, we proposed a graph embedding local self-attention encoder (GELAE) model, in which, a novel invariant structure representation of the coupling system in terms of bond length, bond angle and dihedral angle was presented firstly, and then a local self-attention module embedded with the adjacent matrix of a graph was designed to extract effectively the features of coupling systems, finally, with a modified classification loss function, the SCC was predicted. To validate the superiority of the proposed method, we conducted a series of comparison experiments using different structure representations, different attention modules, and different losses. The experimental results demonstrate that, compared to the traditional chemical bond structure representations, the rotation and translation invariant structure representations proposed in this work can improve the SCC prediction accuracy; with the graph embedded local self-attention, the mean absolute error (MAE) of the prediction model in the validation set decreases from 0.1603 Hz to 0.1067 Hz; using the classification based loss function instead of the scaled regression loss, the MAE of the predicted SCC can be decreased to 0.0963 HZ, which is close to the quantum chemistry standard on CHAMPS dataset.
• Abstract（参考訳）: スカラーカップリング定数(SCC)は有機物の3次元構造解析において重要な役割を果たすが、量子力学計算を用いた従来のSCC予測は非常に時間がかかる。 To calculate SCC efficiently and accurately, we proposed a graph embedding local self-attention encoder (GELAE) model, in which, a novel invariant structure representation of the coupling system in terms of bond length, bond angle and dihedral angle was presented firstly, and then a local self-attention module embedded with the adjacent matrix of a graph was designed to extract effectively the features of coupling systems, finally, with a modified classification loss function, the SCC was predicted. 提案手法の優位性を検証するため,異なる構造表現,異なる注目モジュール,異なる損失を用いた一連の比較実験を行った。 The experimental results demonstrate that, compared to the traditional chemical bond structure representations, the rotation and translation invariant structure representations proposed in this work can improve the SCC prediction accuracy; with the graph embedded local self-attention, the mean absolute error (MAE) of the prediction model in the validation set decreases from 0.1603 Hz to 0.1067 Hz; using the classification based loss function instead of the scaled regression loss, the MAE of the predicted SCC can be decreased to 0.0963 HZ, which is close to the quantum chemistry standard on CHAMPS dataset.

関連論文リスト

• Unified Geometry-Guided ML-FTLE for Tracking Transient Chaos from Scalar Time Series [0.0]
  本稿では,予測軌道の偏差をマクロ的な誘引形態と統合し,突発的な状態変化を追跡する幾何学誘導型機械学習フレームワークを提案する。 この方程式のないフレームワークは、複雑な非定常系の構造遷移を監視するために、高精度でノイズ耐性のある診断を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-05T15:22:57Z)
• Cross-Domain Lossy Compression via Constrained Minimum Entropy Coupling [5.404926467615337]
  最小エントロピーカップリング (MEC) レンズによる領域間損失圧縮について, 速度および分類制約による検討を行った。 対数的ロス歪みを動機として,情報源と復元の結合強度を最大化する情報に基づく目的を取り入れた。 MNIST超解像およびSVHN復調実験により、使用率の増加は分類精度を向上し、より情報的な再構成をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T00:19:11Z)
• Introducing the Correlation Concentration Ratio (CCR): Quantitative Framework for Comparing Quantum Cluster States [0.0]
  線形、正方形、T字形の位相を持つクラスター状態を生成する過程を体系的にモデル化した。 シミュレーションの結果,クラスタグラフ構造は2次相関のパターンに直接反映されていることがわかった。 CCRと呼ばれる計量は、系全体の相関関係に対してグラフエッジ上の有効相関の濃度を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-25T11:50:43Z)
• FRIGID: Scaling Diffusion-Based Molecular Generation from Mass Spectra at Training and Inference Time [52.735012862324766]
  本稿では,質量スペクトルに条件付き構造を生成する新しい拡散言語モデルを用いたフレームワークFRIGIDを提案する。 スペクトル非一貫性フラグメントを同定することにより、前方フラグメンテーションモデルが推論時間スケーリングを実現する方法を示す。 さらなる実証分析により、FRIGIDは推論時間の増大を伴う対数線形性能のスケーリングを示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-17T19:11:18Z)
• Cosine-Normalized Attention for Hyperspectral Image Classification [7.170991480063844]
  トランスフォーマーに基づく手法は、長距離空間スペクトル依存性をモデル化することにより、ハイパースペクトル画像分類(HSIC)を改善した。 本研究は、幾何学的視点から注目スコアを見直し、コサイン正規化注意定式化を導入する。 3つのベンチマークデータセットの実験は、提案手法が一貫して高い性能を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T08:32:12Z)
• K-Means as a Radial Basis function Network: a Variational and Gradient-based Equivalence [41.99844472131922]
  この研究は、古典的なK平均アルゴリズムと微分可能な基底放射関数ニューラルネットワークとの間の厳密な変動と勾配に基づく等価性を確立する。 RBFの目標である$$-convergesがK-Means解に温度パラメータ$$$が消滅することを示す。 また、基礎となるボロノイ分割構造を保ちながら安定収束を保証するEnt-max-1.5の統合も提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-04T21:41:50Z)
• Evaluating Cumulative Spectral Gradient as a Complexity Measure [0.0]
  データセットの複雑性尺度としてCSG(Cumulative Spectral Gradient)が提案された。 本研究では,標準知識グラフリンク予測ベンチマークを用いてCSGの挙動を厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-02T15:10:25Z)
• ReDiSC: A Reparameterized Masked Diffusion Model for Scalable Node Classification with Structured Predictions [64.17845687013434]
  本稿では,構造化ノード分類のための構造拡散モデルであるReDiSCを提案する。 本稿では,ReDiSCが最先端のGNN,ラベル伝搬,拡散ベースラインと比較して,優れた,あるいは高い競争力を発揮することを示す。 特にReDiSCは、従来の構造化拡散法が計算制約によって失敗する大規模データセットに効果的にスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-19T04:46:53Z)
• ZClassifier: Temperature Tuning and Manifold Approximation via KL Divergence on Logit Space [0.0]
  従来の決定論的ロジットを対角的なガウス分布ロジットに置き換える新しい分類フレームワークZClassifierを導入する。 予測されたガウス分布と単位等方的ガウス分布の間のクルバック・リーブラー分散を最小化することにより、温度スケーリングと多様体近似を同時に処理する。 この不確実性は、原理的確率的方法で校正と潜伏制御を統一し、クラスの信頼性と幾何学的整合性の自然な解釈を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T13:30:40Z)
• Coupled cluster method tailored by quantum selected configuration interaction [0.0]
  本稿では、結合クラスタ(CC)理論を量子選択構成相互作用(QSCI)波動関数で調整するハイブリッド量子古典スキームを提案する。 QSCIは、量子ハードウェア上に準備された多電子状態の再構築にスケーラブルでショット効率のよいアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-20T11:07:26Z)
• Hyperspectral Anomaly Detection Fused Unified Nonconvex Tensor Ring Factors Regularization [37.478757438237714]
  本稿では、統合された非スペクトルフレームワーク(TR)正規化因子を組み込んだHAD-EUNTRFRを提案する。 提案手法は,既存のSOTA(State-of-the-art)アプローチを項項の精度で上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T13:31:13Z)
• Robust Confinement State Classification with Uncertainty Quantification through Ensembled Data-Driven Methods [39.27649013012046]
  本研究では,不確実性定量化とモデルロバスト性を考慮した閉じ込め状態分類法を開発した。 我々は,TV放電のオフライン解析に焦点をあて,Lモード,Hモード,および中間ディザリング位相(D)を区別する。 302TCV放電のデータセットは完全にラベル付けされ、一般公開される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T18:25:22Z)
• Interpretable Recognition of Fused Magnesium Furnace Working Conditions with Deep Convolutional Stochastic Configuration Networks [0.18641315013048293]
  本稿では、深層畳み込み構成ネットワーク(DCSCN)に基づく解釈可能な作業条件認識手法を提案する。 物理的に意味のある差動畳み込みカーネルを生成するために、教師付き学習機構が使用される。 認識精度、解釈可能な信頼性評価指標、モデルパラメータ量に基づいて共同報酬関数を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T03:17:41Z)
• Simple Fermionic backflow states via a systematically improvable tensor decomposition [0.0]
  相関電子の波動関数に対して,機械学習のパラメータ化とテンソル階数分解の場を近づける効果的なアンザッツを提案する。 CANDECOMP/PARAFAC (CP) Tenor Factorization of a general backflow transformation in second Quantization for a simple, compact and systematically improvable Fermionic state。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:37:20Z)
• Accelerated sparse Kernel Spectral Clustering for large scale data clustering problems [0.27257174044950283]
  本稿では、スパースマルチウェイカーネルスペクトルクラスタリング(KSC)の改良版について述べる。 元のアルゴリズムは、プライマリ・デュアルの最小二乗サポートベクターマシン(LS-SVM)フレームワークで定式化された重み付きカーネル主成分分析から導かれる。 次に、不完全コレスキー分解(ICD)に基づくカーネル行列の低階近似といわゆるreduced set法を組み合わせることにより、スパーシリティが達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T09:51:42Z)
• Regularized Vector Quantization for Tokenized Image Synthesis [126.96880843754066]
  画像の離散表現への量子化は、統合生成モデリングにおける根本的な問題である。 決定論的量子化は、厳しいコードブックの崩壊と推論段階の誤調整に悩まされ、一方、量子化は、コードブックの利用率の低下と再構築の目的に悩まされる。 本稿では、2つの視点から正規化を適用することにより、上記の問題を効果的に緩和できる正規化ベクトル量子化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T15:20:54Z)
• Accelerating Quantum Computations of Chemistry Through Regularized Compressed Double Factorization [0.0]
  分子ハミルトニアンの圧縮表現を計算するための正規化圧縮二重分解法(RC-DF)を提案する。 すでに12から20キュービットの小型システムでは、NISQ測定方式が測定基地数を減少させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T16:42:07Z)
• Three-fold way of entanglement dynamics in monitored quantum circuits [68.8204255655161]
  ダイソンの3つの円形アンサンブル上に構築された量子回路における測定誘起エンタングルメント遷移について検討する。 ゲートによる局所的絡み合い発生と測定による絡み合い低減との相互作用について考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T17:21:15Z)
• Reconcile Prediction Consistency for Balanced Object Detection [10.61438063305309]
  分類枝と局所化枝の最適化を調和させるハーモニック損失を提案する。 ハーモニック・ロスにより、これらの2つのブランチはトレーニング中にお互いを監督し、促進することができる。 トレーニング段階において, ローカライゼーション損失が外れ値に支配されるのを防止するため, 異なるIoUレベルの試料の局所化損失の重みを調和させるために, ハーモニックIoU損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T15:52:11Z)
• Scalable Variational Gaussian Processes via Harmonic Kernel Decomposition [54.07797071198249]
  汎用性を維持しつつ高い忠実度近似を提供する,スケーラブルな変分ガウス過程近似を導入する。 様々な回帰問題や分類問題において,本手法は変換やリフレクションなどの入力空間対称性を活用できることを実証する。 提案手法は, 純粋なGPモデルのうち, CIFAR-10 の最先端化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T18:17:57Z)
• An improved spectral clustering method for community detection under the degree-corrected stochastic blockmodel [1.0965065178451106]
  次数補正ブロックモデル(SBM)に基づく改良型スペクトルクラスタリング(ISC)手法を提案する。 ISCは、SimmonsとCaltechの2つの弱い信号ネットワークにおいて、それぞれ121/1137と96/590のエラー率で大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T13:35:11Z)
• Pruning Redundant Mappings in Transformer Models via Spectral-Normalized Identity Prior [54.629850694790036]
  スペクトル正規化アイデンティティ事前 (SNIP) は、トランスフォーマーモデルにおける残余モジュール全体をアイデンティティマッピングに向けてペナライズする構造化プルーニング手法である。 5つのGLUEベンチマークタスクでBERTを用いて実験を行い、SNIPが同等の性能を維持しながら効率的な刈り取り結果が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T05:40:56Z)
• Calibration of Neural Networks using Splines [51.42640515410253]
  キャリブレーション誤差の測定は、2つの経験的分布を比較します。 古典的コルモゴロフ・スミルノフ統計テスト(KS)にインスパイアされたビンニングフリーキャリブレーション尺度を導入する。 提案手法は,KS誤差に対する既存の手法と,他の一般的なキャリブレーション手法とを一貫して比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T07:18:05Z)
• Kullback-Leibler Divergence-Based Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological Reconstruction and Wavelet Frames for Image Segmentation [152.609322951917]
  そこで我々は,厳密なウェーブレットフレーム変換と形態的再構成操作を組み込むことで,Kulback-Leibler (KL) 発散に基づくFuzzy C-Means (FCM) アルゴリズムを考案した。 提案アルゴリズムはよく機能し、他の比較アルゴリズムよりもセグメンテーション性能が優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:19:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。