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equivariant message passing
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Tensor Frames -- 如何使任何消息传递网络是等变的
建立等变消息传递框架,实现几何深度学习中的任意维度欧几里得空间上的等变信息传递,通过局部坐标框架和张量对象在消息中保持几何信息一致性,并展示了 O (3) 等变性在点云架构上的优势及在法向量回归中的最新成果。
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a month ago
基于笛卡尔原子团簇展开的机器学习金属间势能
机器学习原子间势场,通过 Cartesian Atomic Cluster Expansion 模型在材料科学和化学的大规模、准确的原子模拟中起到了革命性的作用。该模型采用原子簇展开和等变信息传递与球谐函数作为基函数的方式,并结合了各种化学
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5 months ago
在黎曼流形上等变传递神经网络的几何洞察
该研究论文提出了在黎曼流形上进行等变消息传递的几何视角,利用坐标无关的特征场表示黎曼流形上的数值特征,并通过优化特征空间的度量来最优地保留主丛的原始度量,从而得到与向量丛相关的等变扩散过程,进而提出了一种新的等变图神经网络框架,推广了 AC
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9 months ago
用于蛋白质结构表征学习的有向权重神经网络
本文提出了一种基于蛋白质氨基酸之间的几何关系的指向性权重神经网络,结合了传统神经网络和等变神经网络,提供更好的蛋白质结构建模方法,并在多个计算生物学应用中取得了最佳表现。
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2 years ago
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