論文の概要: Spatial Attention Kinetic Networks with E(n)-Equivariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08893v2
• Date: Tue, 24 Jan 2023 18:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 15:15:02.899125
• Title: Spatial Attention Kinetic Networks with E(n)-Equivariance
• Title（参考訳）: E(n)-等価性をもつ空間的注意運動ネットワーク
• Authors: Yuanqing Wang and John D. Chodera
• Abstract要約: 回転、翻訳、反射、n次元幾何学空間上の置換と等価なニューラルネットワークは、物理モデリングにおいて有望であることを示している。 本稿では, エッジベクトルの線形結合をニューラルネットワークでパラメトリケートし, 等価性を実現するための, 簡易な代替関数形式を提案する。 E(n)-等価性を持つ空間的注意運動ネットワーク(SAKE)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.951828574518325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks that are equivariant to rotations, translations, reflections, and permutations on n-dimensional geometric space have shown promise in physical modeling for tasks such as accurately but inexpensively modeling complex potential energy surfaces to guiding the sampling of complex dynamical systems or forecasting their time evolution. Current state-of-the-art methods employ spherical harmonics to encode higher-order interactions among particles, which are computationally expensive. In this paper, we propose a simple alternative functional form that uses neurally parametrized linear combinations of edge vectors to achieve equivariance while still universally approximating node environments. Incorporating this insight, we design spatial attention kinetic networks with E(n)-equivariance, or SAKE, which are competitive in many-body system modeling tasks while being significantly faster.
• Abstract（参考訳）: n-次元幾何空間上の回転、変換、反射、置換に同値なニューラルネットワークは、複雑なポテンシャルエネルギー表面を正確かつ安価にモデル化し、複雑な力学系のサンプリングや時間発展を導くといったタスクの物理モデリングにおいて、期待されている。 現在の最先端の手法では、計算コストが高い粒子間の高次相互作用を符号化するために球面調和を用いる。 本稿では,ノード環境を普遍的に近似しながら等価性を達成するために,エッジベクトルの神経パラメータ付き線形結合を用いた簡易な代替関数形式を提案する。 この知見を取り入れた空間的注意運動ネットワークをE(n)-equivariance(SAKE)を用いて設計し、多体モデリングタスクにおいて極めて高速な動作を実現する。

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