論文の概要: Trainable Adaptive Activation Function Structure (TAAFS) Enhances Neural Network Force Field Performance with Only Dozens of Additional Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14655v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 09:06:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:32.068077
• Title: Trainable Adaptive Activation Function Structure (TAAFS) Enhances Neural Network Force Field Performance with Only Dozens of Additional Parameters
• Title（参考訳）: トレーニング可能な適応活性化関数構造(TAAFS)は、追加パラメータの量だけでニューラルネットワークの力場性能を高める
• Authors: Enji Li,
• Abstract要約: TAAFS(Treatable Adaptive Function Activation Structure) 非線形なアクティベーションのための数学的定式化を選択する方法を提案する。 本研究では、TAAFSを様々なニューラルネットワークモデルに統合し、精度の向上を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: At the heart of neural network force fields (NNFFs) is the architecture of neural networks, where the capacity to model complex interactions is typically enhanced through widening or deepening multilayer perceptrons (MLPs) or by increasing layers of graph neural networks (GNNs). These enhancements, while improving the model's performance, often come at the cost of a substantial increase in the number of parameters. By applying the Trainable Adaptive Activation Function Structure (TAAFS), we introduce a method that selects distinct mathematical formulations for non-linear activations, thereby increasing the precision of NNFFs with an insignificant addition to the parameter count. In this study, we integrate TAAFS into a variety of neural network models, resulting in observed accuracy improvements, and further validate these enhancements through molecular dynamics (MD) simulations using DeepMD.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク力場(NNFF)の中心はニューラルネットワークのアーキテクチャであり、複雑な相互作用をモデル化する能力は通常、多層パーセプトロン(MLP)の拡大または深化、あるいはグラフニューラルネットワーク(GNN)の層の増加によって強化される。 これらの拡張は、モデルの性能を改善する一方で、しばしばパラメータの数を大幅に増加させるコストを伴います。 TAAFS (Trainable Adaptive Activation Function Structure) を適用することにより,非線型なアクティベーションに対して異なる数学的定式化を選択する手法を導入し,パラメータ数に重要な加算を加えてNNFFの精度を向上する。 本研究では、TAAFSを様々なニューラルネットワークモデルに統合し、観測精度の向上を実現し、DeepMDを用いた分子動力学(MD)シミュレーションによりこれらの拡張を検証した。

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