論文の概要: Learning inducing points and uncertainty on molecular data by scalable
variational Gaussian processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07654v3
- Date: Tue, 20 Feb 2024 03:34:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 21:54:08.951148
- Title: Learning inducing points and uncertainty on molecular data by scalable
variational Gaussian processes
- Title（参考訳）: スケーラブルな変分ガウス過程による分子データの学習誘導点と不確かさ
- Authors: Mikhail Tsitsvero, Mingoo Jin, Andrey Lyalin
- Abstract要約: 分子記述子空間における誘導点の変動学習は、2つの分子動力学データセット上でのエネルギーと原子力の予測を改善することを示す。
本研究は大規模分子結晶系に拡張し, データセットのスパース表現を効率よく学習することにより, 原子間力の予測に優れた変動GPモデルを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty control and scalability to large datasets are the two main issues
for the deployment of Gaussian process (GP) models within the autonomous
machine learning-based prediction pipelines in material science and chemistry.
One way to address both of these issues is by introducing the latent inducing
point variables and choosing the right approximation for the marginal
log-likelihood objective. Here, we empirically show that variational learning
of the inducing points in a molecular descriptor space improves the prediction
of energies and atomic forces on two molecular dynamics datasets. First, we
show that variational GPs can learn to represent the configurations of the
molecules of different types that were not present within the initialization
set of configurations. We provide a comparison of alternative log-likelihood
training objectives and variational distributions. Among several evaluated
approximate marginal log-likelihood objectives, we show that predictive
log-likelihood provides excellent uncertainty estimates at the slight expense
of predictive quality. Furthermore, we extend our study to a large molecular
crystal system, showing that variational GP models perform well for predicting
atomic forces by efficiently learning a sparse representation of the dataset.
- Abstract（参考訳）: 大規模データセットに対する不確実性制御とスケーラビリティは、物質科学と化学における自律機械学習ベースの予測パイプラインにガウスプロセス(GP)モデルを配置する際の2つの主要な問題である。
これら2つの問題に対処する一つの方法は、潜在誘導点変数を導入し、辺のログライクな目的に対して正しい近似を選択することである。
ここでは分子ディスクリプタ空間における誘導点の変動学習が、2つの分子動力学データセットにおけるエネルギーと原子力の予測を改善することを実証的に示す。
まず、変分GPは、初期化セットに存在しない異なるタイプの分子の構成を表現することができることを示す。
代替ログライクな学習目標と変分分布の比較を行った。
その結果,予測的ログ類似性は予測的品質のわずかな犠牲で優れた不確実性推定が得られることがわかった。
さらに,本研究を大規模分子結晶系に拡張し,データセットのスパース表現を効率よく学習することにより,変動GPモデルが原子間力の予測に有効であることを示す。
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