利用深度学习的生成模型对分子和材料进行快速的预测，同时引入了一种能够识别非键合作用和立体异构体，并且能够偏向于小 HOMO-LUMO 间隙分子生成的生成式神经网络。

Jun, 2019

该综述介绍了基于对称信息的神经网络的几何深度学习在分子建模领域的应用，强调了所学到的分子特征和他们与传统分子描述符相互补充的重要性，并给出了该领域未来的发展前景。

Jul, 2021

运用机器学习技术设计了量子神经网络，该网络明确地结合了大量具有物理相关性的对称性，以预测原子势能和原子力的潜在能量表面。研究结果表明，凭借几何量子机器学习框架，分子力场的生成可以从中获益，并且化学系统对于发展和应用先进量子机器学习工具具有丰富的应用潜力。

Nov, 2023

本文探讨了在物理学和机器学习领域中，研究对称群等变机器学习结构所带来的深度投资和收益，并讨论了应用这些方法的潜在益处和限制以及对不同物理应用的各种评估指标。

Mar, 2022

计算模型，几何图，几何图神经网络，三维原子系统，机器学习架构

Dec, 2023

本篇论文讨论了对称变换作为引导好的感性表征的一个基本原则，并探讨了对称变换在生物智能中的应用以及对机器学习的数据效率和泛化能力的提升作用。

Mar, 2022

本研究提出了一种基于机器学习的方法，通过计算衍射图像并构建神经网络模型进行分类，可正确识别包括有缺陷的结构在内的超过 100,000 个模拟晶体结构的晶体对称性，为材料科学中的三维结构数据的晶体结构识别铺平了道路。

Sep, 2017

通过将蛋白质表示为三维网格表面并将其与基于图的方法相结合，我们提出了一种综合性的框架，融合了表面表示和图像的学习方法，能够在所有测试任务中取得最先进的结果。

Sep, 2023

通过 GeoMFormer 这一基于 Transformer 的分子模型，在维持和学习不变和等变表示的同时，通过精心设计的交叉注意力模块实现信息融合和增强几何建模，以提高不同类型和规模的不变和等变任务的性能。

Jun, 2024

本论文提出了一种利用几何增强分子表示学习的方法，称为 GEM，通过使用基于几何的 GNN 架构和几何级别的自监督学习策略，该方法可以用来进行化学表示学习，实验表明该方法可以显著优于各种现有基线方法。

Jun, 2021