Jun, 2020

等变流：对称密度的精确似然生成学习

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TL;DR本文研究了等变正规化流，在物理和化学的多体系统中存在的对称性被设计地融入流中，建立流的基础块并提高采样效率与泛化能力。
normalizing flowsequivariantsymmetry preservationmany-body systemssampling efficiency
发现论文，激发创造
  • 等变流：对具有对称能量的多体系统进行配置抽样

    本文介绍了通过等变流建立的 Boltzmann Generators, 以便推广其结果，同时演示了一个等变 BG 可以推广到采样非平凡的新配置。

    Oct, 2019

  • 等变流匹配

    本文提出了一种新的训练目标 equivariant flow matching，该方法是基于最近提出的 optimal transport flow matching，利用目标能量的对称性来对称等变 CNFs 进行高效的仿真 - free 训练，在许多粒子系统和小分子 alanine dipeptide 中展示了我们方法的有效性，我们首次获得了一个具有显着采样效率的 Boltzmann 生成器，而不依赖于定制的内部坐标特征选取。

    Jun, 2023

  • 等变有限规范化流

    通过使用离散层构建等变归一化流，我们引入了三种新的等变流：$G$-Residual Flows，$G$-Coupling Flows 和 $G$-Inverse Autoregressive Flows，除了理论研究外，还在像 CIFAR-10 这样的图像数据集上进行了实证实验来证明其效果。

    Oct, 2021

  • E (n) 等变标准化流

    介绍了一种生成模型，E（n）同变标准化流（E -NFs），并将歧视性的 E（n）图神经网络作为微分方程集成为可逆的同变函数：连续时间标准化流。它在粒子系统（如 DW4 和 LJ13）以及 QM9 的分子方面表现出了比基线和现有方法更好的对数似然度，是第一种共同生成 3D 中分子特征和位置的流。

    May, 2021

  • 平滑归一化流

    本文介绍了一种使用混合变换的规范连续流方法，可应用于计算力和高阶导数所需的平滑密度函数，并可用于分子动力学模拟。

    Oct, 2021

  • 等变流形流

    本文提出了基于等变流形流的手段，学习任意流形上的对称不变分布，以应对先前机器学习模型所忽略的对称性特征，且在量子场论中应用其学习标准规范密度的效果显著。

    Jul, 2021

  • 液体流动建模中等变和不变对称性的重要性

    本研究建立了多尺度同变 GNN 模型用于预测流体流动情况，并研究了同变和不变表示方法对模型预测的影响，结果表明使用不变量可以更准确地预测长期流体流动情况且这些不变量可以通过数据驱动编码器学习。

    May, 2023

  • 随机正常化流

    提出了随机归一化流的概念，它是一种在机器学习和统计力学领域中解决概率分布采样问题的方法，具有较快的采样效率和较强的表示能力。

    Feb, 2020

  • 自由形式流动：使任何架构成为标准化流量

    我们通过使用梯度的有效估计器来克服了正规化流设计受到解析可逆性需求的约束，并实现了任意保持维度的神经网络作为最大似然训练的生成模型，在分子生成基准测试中取得了出色的结果，同时采用现成的 ResNet 架构在一个反问题基准测试中具有竞争力。

    Oct, 2023

  • 可扩展的置换不变密度归一化流

    提出了定义置换等变性转化的替代方法以解决连续归一化流族的重要问题，将点过程和一般集合建模示例应用于该方法中，以此来改进投向方案的性能和最终表现。

    Oct, 2020