論文の概要: Self-Consistency Training for Density-Functional-Theory Hamiltonian Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09560v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 07:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:40:47.891819
• Title: Self-Consistency Training for Density-Functional-Theory Hamiltonian Prediction
• Title（参考訳）: 密度関数理論ハミルトニアン予測のための自己整合性トレーニング
• Authors: He Zhang, Chang Liu, Zun Wang, Xinran Wei, Siyuan Liu, Nanning Zheng, Bin Shao, Tie-Yan Liu,
• Abstract要約: ハミルトン予測は自己整合性理論を持ち,自己整合性トレーニングを提案する。 これにより、大量のラベルのないデータでモデルをトレーニングできるため、データの不足に対処できる。 一連のクエリに対してDFT計算を補正するため、教師付きトレーニングのためのラベルを生成するのにDFTを実行するより効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.84850523400873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the mean-field Hamiltonian matrix in density functional theory is a fundamental formulation to leverage machine learning for solving molecular science problems. Yet, its applicability is limited by insufficient labeled data for training. In this work, we highlight that Hamiltonian prediction possesses a self-consistency principle, based on which we propose self-consistency training, an exact training method that does not require labeled data. It distinguishes the task from predicting other molecular properties by the following benefits: (1) it enables the model to be trained on a large amount of unlabeled data, hence addresses the data scarcity challenge and enhances generalization; (2) it is more efficient than running DFT to generate labels for supervised training, since it amortizes DFT calculation over a set of queries. We empirically demonstrate the better generalization in data-scarce and out-of-distribution scenarios, and the better efficiency over DFT labeling. These benefits push forward the applicability of Hamiltonian prediction to an ever-larger scale.
• Abstract（参考訳）: 密度汎関数理論における平均場ハミルトン行列の予測は、分子科学の問題を解決するために機械学習を利用するための基本的な定式化である。 しかし、その適用性はトレーニングに十分なラベル付きデータによって制限されている。 本研究では,ラベル付きデータを必要としない厳密なトレーニング手法である自己整合性トレーニングを提案する。 1) ラベルのない大量のデータに基づいてモデルをトレーニングし、データ不足の問題に対処し、一般化を促進すること、(2) 教師付きトレーニングのためのラベルを生成するためにDFTを実行するよりも効率的である。 データスカースとアウト・オブ・ディストリビューションのシナリオにおけるより優れた一般化と、DFTラベリングよりも優れた効率を実証的に示す。 これらの利点はハミルトン予想の適用性を常に大きなスケールに推し進める。

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