collective variables | BriefGPT

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数据驱动的路径集体变量
基于核岭回归的响应变量生成与优化方法，适用于原子尺度模拟，提供一维、可解释性高且可微分的响应变量，用于增强采样模拟，并应用于沉淀模型和水中 Li$^+$ 和 F$^-$ 的结合的相关机制研究。
PDF7 months ago
利用深度生成模型在高维自由能表面上进行无偏增强采样
使用基于评分的扩散模型的去偏方法对温度加速分子动力学（TAMD）模拟进行测试，结果表明这种去偏方法显著优于传统的去偏方法，并且能够生成准确的无偏构象集合，适用于具有较高 CV 数量的模拟。
PDF7 months ago
理解最近深度学习技术在识别分子动力学集体变量方面的应用
本文研究了深度学习算法在构建高维次稳态分子系统的共同变量及其有效模拟中的应用，在基于无穷小生成器或转移算子与基础动力学相关的领先特征函数计算或通过最小化重构误差来学习自动编码器之间提出了一个简洁的概述，并在说明性示例上对这两种方法进行了比较
PDFa year ago
探索神经网络的现象学理解：数据
从集成变量构建的神经网络理论可以帮助科学家更好地理解学习过程。本研究引入了熵和经验神经切向核（NTK）的迹这两个变量，通过这些变量分析神经网络性能，发现起始熵、NTK 迹和训练后计算的模型泛化之间存在相关性。同时，将该框架应用于神经网络训练
PDFa year ago
使用高斯混合变分自编码器从分子模拟中生成可解释的嵌入
本研究论文介绍了使用 Gaussian mixture variational autoencoder（GMVAE）进行分子模拟数据的降维和聚类，以及其在构建 Markov 状态模型方面的潜在应用。
PDF5 years ago
基于神经网络的变分增强采样
使用机器学习技术和变分增强采样方法结合来快速采样自由能面，通过采用神经网络表示偏差来决定采样的参数，在重复学习方案中对其进行确定并打破一些壁垒
PDF5 years ago
深度贝叶斯模型预测集体变量发现
通过发现 Bayesian 推理问题中的 collective variables，开发了增强采样方法，结合机器学习和变分推断方法，计算了精细尺度原子结构的样本，对物理化学属性的预测可为理解未知复杂系统的机制提供量化评估。
PDF6 years ago