論文の概要: Rotation-equivariant Graph Neural Networks for Learning Glassy Liquids Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03226v2
• Date: Sun, 13 Aug 2023 19:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 23:09:03.290504
• Title: Rotation-equivariant Graph Neural Networks for Learning Glassy Liquids Representations
• Title（参考訳）: ガラス状液体表現学習のための回転同値グラフニューラルネットワーク
• Authors: Francesco Saverio Pezzicoli, Guillaume Charpiat, Fran\c{c}ois P. Landes
• Abstract要約: ガラスの静的構造の堅牢な表現を学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を構築する。 この制約は予測力を著しく向上するだけでなく、目に見えない温度に一般化する能力も向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Within the glassy liquids community, the use of Machine Learning (ML) to model particles' static structure is currently a hot topic. The state of the art consists in Graph Neural Networks (GNNs), which have a great expressive power but are heavy models with numerous parameters and lack interpretability. Inspired by recent advances in the field of Machine Learning group-equivariant representations, we build a GNN that learns a robust representation of the glass' static structure by constraining it to preserve the roto-translation (SE(3)) equivariance. We show that this constraint not only significantly improves the predictive power but also improves the ability to generalize to unseen temperatures while allowing to reduce the number of parameters. Furthermore, interpretability is improved, as we can relate the action of our basic convolution layer to well-known rotation-invariant expert features. Through transfer-learning experiments we demonstrate that our network learns a robust representation, which allows us to push forward the idea of a learned glass structural order parameter.
• Abstract（参考訳）: glassy liquidsコミュニティでは、粒子の静的構造をモデル化する機械学習(ml)が、現在ホットなトピックとなっている。 state of the artはグラフニューラルネットワーク(gnns)で構成されており、非常に表現力があるが、多くのパラメータと解釈能力の欠如した重いモデルである。 機械学習群同変表現の分野での最近の進歩に触発されて、ガラスの静的構造の堅牢な表現を、ロト翻訳(SE(3))同値を保つために制約することで学習するGNNを構築した。 この制約は予測能力を大幅に向上するだけでなく、パラメータの数を減らしながら未確認温度に一般化する能力も向上することを示す。 さらに, 基本畳み込み層の作用をよく知られた回転不変な専門家特徴に関連付けることにより, 解釈性が向上した。 移動学習実験により、我々のネットワークは堅牢な表現を学習し、学習されたガラス構造秩序パラメータのアイデアを前進させることができることを示した。

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