論文の概要: Self-consistent Validation for Machine Learning Electronic Structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10186v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 18:41:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 14:26:57.830989
- Title: Self-consistent Validation for Machine Learning Electronic Structure
- Title（参考訳）: 機械学習電子構造の自己一貫性検証
- Authors: Gengyuan Hu, Gengchen Wei, Zekun Lou, Philip H.S. Torr, Wanli Ouyang,
Han-sen Zhong, Chen Lin
- Abstract要約: 機械学習と自己整合フィールド法を統合して,検証コストの低減と解釈可能性の両立を実現する。
これにより、積極的学習によるモデルの能力の探索が可能となり、実際の研究への統合への信頼がもたらされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.54661501506185
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine learning has emerged as a significant approach to efficiently tackle
electronic structure problems. Despite its potential, there is less guarantee
for the model to generalize to unseen data that hinders its application in
real-world scenarios. To address this issue, a technique has been proposed to
estimate the accuracy of the predictions. This method integrates machine
learning with self-consistent field methods to achieve both low validation cost
and interpret-ability. This, in turn, enables exploration of the model's
ability with active learning and instills confidence in its integration into
real-world studies.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は電子構造問題に効果的に取り組むための重要なアプローチとして登場した。
可能性を秘めているが、実世界のシナリオでアプリケーションを妨げる、未認識のデータに一般化する保証は少ない。
この問題に対処するために,予測の精度を推定する手法が提案されている。
この手法は、機械学習と自己整合フィールド法を統合し、低い検証コストと解釈可能性の両方を達成する。
これにより、積極的学習によるモデルの能力の探索が可能となり、実際の研究への統合への信頼がもたらされる。
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