Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Inclusion of Charge and Spin States in Cartesian Tensor Neural Network Potentials

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AlphaNet: Scaling Up Local-frame-based Atomistic Interatomic Potential [24.9325296129376]
原子間相互作用の計算効率と予測精度を同時に向上する局所等フレームモデルであるAlphaNetを提案する。 AlphaNetは、表現能力が向上した原子環境をエンコードし、精度と力の予測の最先端を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-13T09:28:47Z)
Higher-Rank Irreducible Cartesian Tensors for Equivariant Message Passing [23.754664894759234]
原子学シミュレーションは化学の進歩に不可欠です機械学習された原子間ポテンシャルは、計算コストのごく一部でアブイニシアト法と第一原理法と同等の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T07:31:20Z)
Tensor Network Computations That Capture Strict Variationality, Volume Law Behavior, and the Efficient Representation of Neural Network States [0.6148049086034199]
本稿では,振幅の収縮の計算グラフによって定義されるテンソルネットワーク状態の視点変化を紹介する。結果として得られる状態のクラスはテンソルネットワーク関数と呼ばれ、テンソルネットワーク状態の概念上の利点を継承し、近似された収縮を収束させる必要から生じる計算的制約を除去する。テンソルネットワーク関数を用いて、ループグラフ上のエネルギーの厳密な変動推定を計算し、基底状態の表現力を解析し、体積法則の時間進化の側面を捉え、一般的なフィードフォワードニューラルネットワークの効率的なテンソルネットワーク関数へのマッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-06T19:04:13Z)
Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks [55.04145324152541]
本稿では,ニューラルネットワークをパラメータの計算グラフとして表現することを提案する。我々のアプローチは、ニューラルネットワークグラフを多種多様なアーキテクチャでエンコードする単一モデルを可能にする。本稿では,暗黙的ニューラル表現の分類や編集など,幅広いタスクにおける本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:01:01Z)
Deep Neural Networks as Variational Solutions for Correlated Open Quantum Systems [0.0]
より強力なモデルで直接密度行列をパラメータ化することで、より良い変分アンザッツ関数が得られることを示す。本稿では, 散逸的一次元逆場イジングモデルと2次元散逸的ハイゼンベルクモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-25T13:41:34Z)
Understanding Self-attention Mechanism via Dynamical System Perspective [58.024376086269015]
SAM(Self-attention mechanism)は、人工知能の様々な分野で広く使われている。常微分方程式(ODE)の高精度解における固有剛性現象(SP)は,高性能ニューラルネットワーク(NN)にも広く存在することを示す。 SAMは、本質的なSPを測定するためのモデルの表現能力を高めることができる剛性対応のステップサイズ適応器でもあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-19T08:17:41Z)
Addressing caveats of neural persistence with deep graph persistence [54.424983583720675]
神経の持続性に影響を与える主な要因は,ネットワークの重みのばらつきと大きな重みの空間集中である。単一層ではなく,ニューラルネットワーク全体へのニューラルネットワークの持続性に基づくフィルタリングの拡張を提案する。これにより、ネットワーク内の永続的なパスを暗黙的に取り込み、分散に関連する問題を緩和するディープグラフの永続性測定が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-20T13:34:11Z)
TensorNet: Cartesian Tensor Representations for Efficient Learning of Molecular Potentials [4.169915659794567]
我々は、革新的なO(3)等価メッセージパッシングニューラルネットワークアーキテクチャであるNetを紹介する。テンソル原子埋め込みを用いることで、機能混合は行列積演算により単純化される。ポテンシャルエネルギーと力の上のベクトルとテンソル分子量の正確な予測が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-10T16:41:18Z)
Extrapolation and Spectral Bias of Neural Nets with Hadamard Product: a Polynomial Net Study [55.12108376616355]
NTKの研究は典型的なニューラルネットワークアーキテクチャに特化しているが、アダマール製品(NNs-Hp)を用いたニューラルネットワークには不完全である。本研究では,ニューラルネットワークの特別なクラスであるNNs-Hpに対する有限幅Kの定式化を導出する。我々は,カーネル回帰予測器と関連するNTKとの等価性を証明し,NTKの適用範囲を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-16T06:36:06Z)
Graph neural networks for the prediction of molecular structure-property relationships [59.11160990637615]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子グラフ上で直接動作する新しい機械学習手法である。 GNNは、エンドツーエンドでプロパティを学習できるため、情報記述子の必要性を回避することができる。本稿では、分子特性予測のための2つの例を通して、GNNの基礎を説明し、GNNの応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-25T11:30:44Z)
Neural network enhanced measurement efficiency for molecular groundstates [63.36515347329037]
いくつかの分子量子ハミルトニアンの複雑な基底状態波動関数を学習するために、一般的なニューラルネットワークモデルを適用する。ニューラルネットワークモデルを使用することで、単一コピー計測結果だけで観測対象を再構築するよりも堅牢な改善が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:45:05Z)
Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
Gaussian Moments as Physically Inspired Molecular Descriptors for Accurate and Scalable Machine Learning Potentials [0.0]
本稿では,フィードフォワードニューラルネットワークに基づく高次元ポテンシャルエネルギー表面構築のための機械学習手法を提案する。化学空間と構成空間の両方を表すために開発されたアプローチの精度は、いくつかの確立された機械学習モデルの1つに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-15T16:46:46Z)
Deep Neural Networks and PIDE discretizations [2.4063592468412276]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の安定性と視野問題に対処するニューラルネットワークを提案する。本稿では,大域重み付きラプラス作用素,分数ラプラス作用素,分数逆ラプラス作用素に関連する積分型空間非局所作用素を提案する。自律運転における画像分類データセットとセマンティックセグメンテーションタスクのベンチマーク上で,提案したニューラルネットワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-05T08:03:01Z)
Multi-task learning for electronic structure to predict and explore molecular potential energy surfaces [39.228041052681526]
我々はOrbNetモデルを洗練し、分子のエネルギー、力、その他の応答特性を正確に予測する。このモデルは、すべての電子構造項に対する解析的勾配の導出により、エンドツーエンドで微分可能である。ドメイン固有の特徴を用いることにより、化学空間をまたいで移動可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-05T06:48:46Z)
On the Stability of Graph Convolutional Neural Networks under Edge Rewiring [22.58110328955473]
グラフニューラルネットワークは、機械学習コミュニティ内で人気が高まっている。しかし、その安定性、すなわち入力中の小さな摂動に対する頑健さは、まだよく理解されていない。我々は,グラフニューラルネットワークが高次ノード間の切り換えに安定であることを示す,解釈可能な上界モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-26T17:37:58Z)
Graph Neural Network for Hamiltonian-Based Material Property Prediction [56.94118357003096]
無機材料のバンドギャップを予測できるいくつかの異なるグラフ畳み込みネットワークを提示し、比較する。モデルは、それぞれの軌道自体の情報と相互の相互作用の2つの異なる特徴を組み込むように開発されている。その結果,クロスバリデーションにより予測精度が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-27T13:32:10Z)
Multi-View Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction [67.54644592806876]
マルチビューグラフニューラルネットワーク(MV-GNN)を提案する。 MV-GNNでは,学習過程を安定させるために,自己注意型読み出しコンポーネントと不一致損失を導入する。我々は、相互依存型メッセージパッシング方式を提案することにより、MV-GNNの表現力をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-17T04:46:07Z)
Molecule Property Prediction and Classification with Graph Hypernetworks [113.38181979662288]
ネットワークをハイパーネットワークに置き換えることで性能が向上することを示す。ハイパーネットワークの適用において大きな困難は、安定性の欠如である。最近の研究は、エラー訂正コードのコンテキストにおいて、ハイパーネットワークのトレーニング不安定性に取り組んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-01T16:44:34Z)

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