論文の概要: FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for Machine Learning Force Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02263v2
• Date: Sun, 14 Jul 2024 12:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 23:57:10.034420
• Title: FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for Machine Learning Force Field
• Title（参考訳）: FreeCG: 機械学習力場のためのClebsch-Gordan変換の設計空間
• Authors: Shihao Shao, Haoran Geng, Qinghua Cui,
• Abstract要約: 置換不変入力にCG変換層を実装することで、対称性に影響を与えることなく、この層の設計が完全に自由になることを示す。 我々は,群CG変換をスパースパス,抽象エッジシャッフル,アテンションエンハンサーで実現し,強力かつ効率的なCG変換層を形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.053373860696675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Clebsch-Gordan Transform (CG transform) effectively encodes many-body interactions. Many studies have proven its accuracy in depicting atomic environments, although this comes with high computational needs. The computational burden of this challenge is hard to reduce due to the need for permutation equivariance, which limits the design space of the CG transform layer. We show that, implementing the CG transform layer on permutation-invariant inputs allows complete freedom in the design of this layer without affecting symmetry. Developing further on this premise, our idea is to create a CG transform layer that operates on permutation-invariant abstract edges generated from real edge information. We bring in group CG transform with sparse path, abstract edges shuffling, and attention enhancer to form a powerful and efficient CG transform layer. Our method, known as FreeCG, achieves State-of-The-Art (SoTA) results in force prediction for MD17, rMD17, MD22, and property prediction in QM9 datasets with notable enhancement. It introduces a novel paradigm for carrying out efficient and expressive CG transform in future geometric neural network designs.
• Abstract（参考訳）: Clebsch-Gordan変換(CG変換)は、多体相互作用を効果的に符号化する。 多くの研究は、原子環境の描写においてその正確さを証明しているが、これは高い計算要求が伴っている。 この課題の計算負荷は、CG変換層の設計空間を制限する置換等式を必要とするため、低減が困難である。 置換不変入力にCG変換層を実装することにより、対称性に影響を与えることなく、この層の設計が完全に自由になることを示す。 この前提に基づいてさらに発展し、実際のエッジ情報から生成された置換不変抽象エッジで動作するCG変換層を作成する。 我々は,群CG変換をスパースパス,抽象エッジシャッフル,アテンションエンハンサーで実現し,強力かつ効率的なCG変換層を形成する。 提案手法はFreeCGと呼ばれ, MD17, rMD17, MD22の強制予測と, 顕著な拡張を伴うQM9データセットの特性予測を行う。 将来の幾何学的ニューラルネットワーク設計において、効率的かつ表現力のあるCG変換を実行するための新しいパラダイムを導入している。

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