Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking Data Efficiency in $Δ$-ML and Multifidelity Models for Quantum Chemistry

論文の概要: Benchmarking Data Efficiency in $Δ$-ML and Multifidelity Models for Quantum Chemistry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11391v1
Date: Tue, 15 Oct 2024 08:34:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-16 14:00:23.187167
Title: Benchmarking Data Efficiency in $Δ$-ML and Multifidelity Models for Quantum Chemistry
Title（参考訳）: Δ$-MLのベンチマークデータ効率と量子化学における多忠実度モデル
Authors: Vivin Vinod, Peter Zaspel,
Abstract要約: この研究は、$Delta$-ML、MFML、最適化されたMFML(o-MFML)に関連するデータコストを比較する。以上の結果から,マルチ忠実度法は,多くの予測を行う場合の標準$Delta$-ML手法を超えることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: The development of machine learning (ML) methods has made quantum chemistry (QC) calculations more accessible by reducing the compute cost incurred in conventional QC methods. This has since been translated into the overhead cost of generating training data. Increased work in reducing the cost of generating training data resulted in the development of $\Delta$-ML and multifidelity machine learning methods which use data at more than one QC level of accuracy, or fidelity. This work compares the data costs associated with $\Delta$-ML, multifidelity machine learning (MFML), and optimized MFML (o-MFML) in contrast with a newly introduced Multifidelity$\Delta$-Machine Learning (MF$\Delta$ML) method for the prediction of ground state energies over the multifidelity benchmark dataset QeMFi. This assessment is made on the basis of training data generation cost associated with each model and is compared with the single fidelity kernel ridge regression (KRR) case. The results indicate that the use of multifidelity methods surpasses the standard $\Delta$-ML approaches in cases of a large number of predictions. For cases, where $\Delta$-ML method might be favored, such as small test set regimes, the MF$\Delta$-ML method is shown to be more efficient than conventional $\Delta$-ML.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)法の開発により、従来のQC法で発生する計算コストを削減し、量子化学(QC)計算をより容易にできるようになった。これ以降、トレーニングデータを生成するオーバーヘッドコストに変換されている。トレーニングデータ生成コストの削減に関する作業の増加により,1QC以上の精度あるいは忠実度でデータを使用する,$\Delta$-MLとマルチ忠実度機械学習メソッドの開発が実現した。この研究は、$\Delta$-ML、MFML、最適化されたMFML(o-MFML)に関連するデータコストと、新たに導入されたMF$-Delta$-Machine Learning(MF$\Delta$ML)メソッドを比較し、マルチフィデリティベンチマークデータセットのQeMFi上の基底状態エネルギーを予測する。この評価は、各モデルに関連するトレーニングデータ生成コストに基づいて行われ、単一の忠実カーネルリッジ回帰(KRR)ケースと比較される。以上の結果から,マルチ忠実度法は,多くの予測を行う場合,標準の$\Delta$-ML手法を超えることが示唆された。例えば、小さなテストセットのような$\Delta$-MLメソッドが好まれる場合、MF$\Delta$-MLメソッドは従来の$\Delta$-MLよりも効率的である。

関連論文リスト

Transfer Learning on Multi-Dimensional Data: A Novel Approach to Neural Network-Based Surrogate Modeling [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はそのようなサロゲートモデルの基礎として人気を集めている。本稿では,$d$次元問題と$d-1$次元近似の両方に対する数値解の混合によるCNN代理モデルのトレーニングを提案する。転送学習を用いて,2種類のデータに対して,高密度な完全畳み込みエンコーダ・デコーダCNNを学習する多相フローテスト問題に対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-16T05:07:48Z)
Investigating Data Hierarchies in Multifidelity Machine Learning for Excitation Energies [0.0]
本研究では,QeMFiベンチマークを用いた鉛直励起エネルギー予測におけるモデル効率と精度に対する$gamma$の修正の影響について検討した。 MFMLの新たな誤差距離、誤差輪郭は、各忠実度からのモデル誤差寄与の包括的ビューを提供するために提案される。実験結果から, 対象忠実度が低い場合, 目標忠実度において2つのトレーニングサンプルのみを用いて, モデル精度を向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-15T08:35:00Z)
Assessing Non-Nested Configurations of Multifidelity Machine Learning for Quantum-Chemical Properties [0.0]
量子化学(QC)特性に対するMFML(Multifidelity Machine Learning)は近年,強力な発展を遂げている。本研究は,MFMLと最適化MFMLの2つの手法における非ネステッドトレーニングデータの利用を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-24T08:34:08Z)
Multifidelity linear regression for scientific machine learning from scarce data [0.0]
本稿では,線形回帰を用いた科学機械学習のための多面的学習手法を提案する。我々は,提案手法の精度を保証し,高忠実度データの少ないロバスト性を向上する新しい推定器のバイアスと分散分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-13T15:40:17Z)
Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning [54.682106515794864]
オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して、ほぼ最適ポリシーを見つけることを目的としている。本稿では、オフラインRLに事前学習言語モデル(LM)を使用するための決定変換器に基づく一般的なフレームワークである、$textbfMo$tion Control用の$textbfLanguage Models(textbfLaMo$)を紹介する。経験的な結果から、$textbfLaMo$はスパース・リワードタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T16:24:17Z)
Learning in Imperfect Environment: Multi-Label Classification with Long-Tailed Distribution and Partial Labels [53.68653940062605]
新しいタスク, 部分ラベリングとLong-Tailed Multi-Label Classification (PLT-MLC) を導入する。その結果,ほとんどのLT-MLCとPL-MLCは劣化MLCの解決に失敗していることがわかった。 textbfCOrrection $rightarrow$ textbfModificattextbfIon $rightarrow$ balantextbfCe。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-20T20:05:08Z)
FeDXL: Provable Federated Learning for Deep X-Risk Optimization [105.17383135458897]
我々は、既存のアルゴリズムが適用できないXリスクのファミリーを最適化するために、新しい連邦学習(FL)問題に取り組む。 Xリスクに対するFLアルゴリズムを設計する際の課題は、複数のマシンに対する目的の非可逆性と、異なるマシン間の相互依存にある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-26T00:23:36Z)
Multifidelity Reinforcement Learning with Control Variates [3.2895195535353317]
多くの計算科学や工学の応用において、与えられた入力に対応する興味あるシステムの出力は、異なるコストで異なるレベルの忠実度でクエリすることができる。本研究では、与えられた制御タスクに対して、異なるレベルの忠実度を持つ複数の環境が存在する場合の強化学習問題について検討する。状態-作用値関数の推定におけるばらつきを低減するために,低忠実度と高忠実度との相互相関を利用した多忠実度推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T15:01:37Z)
Multi-fidelity Hierarchical Neural Processes [79.0284780825048]
多要素代理モデリングは、異なるシミュレーション出力を融合させることで計算コストを削減する。本稿では,多階層型階層型ニューラルネットワーク(MF-HNP)を提案する。疫学および気候モデリングタスクにおけるMF-HNPの評価を行い、精度と不確実性評価の観点から競合性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T04:54:13Z)
Model-Augmented Q-learning [112.86795579978802]
モデルベースRLの構成要素を付加したMFRLフレームワークを提案する。具体的には、$Q$-valuesだけでなく、共有ネットワークにおける遷移と報酬の両方を見積もる。提案手法は,MQL (Model-augmented $Q$-learning) とよばれる提案手法により,真に報いられた学習によって得られる解と同一のポリシ不変解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-07T17:56:50Z)
Transfer Learning without Knowing: Reprogramming Black-box Machine Learning Models with Scarce Data and Limited Resources [78.72922528736011]
そこで我々は,ブラックボックス・アタベラル・リプログラミング (BAR) という新しい手法を提案する。ゼロオーダー最適化とマルチラベルマッピング技術を用いて、BARは入力出力応答のみに基づいてブラックボックスMLモデルをプログラムする。 BARは最先端の手法より優れ、バニラ対逆プログラミング法に匹敵する性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-17T01:52:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。