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ICLR几何和物理量改进 E (3) 等变消息传递
我们介绍了可以将位置、力、速度或旋转等协变信息纳入计算物理和化学任务的可旋转 E (3) 等变图神经网络（SEGNNs），该模型能够通过可旋转 MLPs 将几何和物理信息纳入信息和更新函数，我们通过等变非线性卷积的镜头讨论了我们和相关工作，
PDF3 years ago
ICML通过对抗训练获得可靠的图神经网络解释
本文探讨如何通过对图神经网络的敌对训练来提高模型的可解释性，通过一种新的度量标准来评估解释方法对模型学习到的表征的利用效果，并证明对于化学领域的应用，敌对训练可以更好地提取与领域相关的见解。
PDF3 years ago
非平衡分子的快速和不确定性感知的定向消息传递
本文提出了 DimeNet++ 模型，比原 DimeNet 模型快 8 倍，并在非平衡体系 QM9 基准测试中准确率提高了 10%。同时，使用自定义的 COLL 数据集验证了 DimeNet++ 在高反应性分子上的效果，研究了集成学习以及方
PDF4 years ago
MM利用深度神经网络增强遗传算法在化学空间探索
该研究论文的主要研究方向包括优化、机器学习、化学等领域，研究了应用基于神经网络的强化学习算法的遗传算法来产生高效的有机物质，同时提出一种提高遗传算法可解释性的方法来获得设计原则。
PDF5 years ago
机器学习与量子化学的统一 - 分子波函数的深度神经网络
本文提出了一种基于深度学习的量子力学波函数预测框架，以实现分子结构的反向设计，用于优化目标电子性质，表明这种方法打开了机器学习和量子化学更协同的前景。
PDF5 years ago
Alchemy：用于基准测试人工智能模型的量子化学数据集
介绍一种用于发展化学和材料科学机器学习模型的新的分子数据集 Alchemy，其包含 119487 种有机分子的 12 种量子力学性质，扩大了现有分子数据集的数量和多样性，使用图神经网络模型在 Alchemy 上进行的广泛基准测试清晰展示了新
PDF5 years ago
MMParsRec: 推荐参考文献解析器的一种新型元学习方法
本文介绍了一种基于元学习和推荐系统的元分析引用文献分析器 ParsRec，针对化学领域的 105k 引用文献进行了评估，并提出了为整个引用字符串和引用字符串中每个元数据类型学习最佳解析器的两种方法，其中第二种方法相比最佳单一解析器（GROB
PDF6 years ago
NIPS使用贝叶斯神经网络模型对分子性质预测的不确定性量化
本研究采用贝叶斯神经网络在分子性质预测中量化预测的不确定性，证明不确定性量化的必要性，从而提高分子应用的可靠性。
PDF6 years ago
利用机器学习预测分子物理性质的化合物表示方法
通过密度泛函理论计算，本文使用化学描述符生成系统性描述符，并构建了一个基于核岭回归模型的机器学习模型，预测化合物的物理性质，预测误差为 0.041 eV/atom，具有良好的预测性能和高效优化的效率。
PDF8 years ago