neural network potentials | BriefGPT

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Laplacian-DFT: 一种用于神经网络势函数的药物类分子的通用量子化学数据集与基准
本研究提出了一个名为 $ abla^2$DFT 的新数据集和基准，其中包括更多的分子结构、构象、数据类型和任务，并且具备最新的模型。它是包含大量类似药物分子放松轨迹的第一个数据集，并在分子性质预测、哈密顿预测和构象优化任务方面提出了一种新的
PDF20 days ago
MM通过可微轨迹重加权从实验数据学习神经网络势能
本研究提出了 Differentiable Trajectory Reweighting (DiffTRe) 方法，该方法避免了通过分子动力学模拟进行微分，实现了基于实验数据的神经网络势函数的自上而下学习，并在将其应用于钻石的分子模型和水的
PDF3 years ago
TorchMD：分子模拟深度学习框架
TorchMD 是使用混合经典和机器学习势的分子模拟框架，可以提高数据驱动模型的质量和可转移性，它支持模拟神经网络潜力，可以有效训练和模拟蛋白质折叠，代码和数据可以在 https://github.com/torchmd 免费获取。
PDF4 years ago
ACL神经因子图模型用于跨语言形态标记
本研究提出了一种基于神经网络潜在能力的因子条件随机场模型，可用于语言之间的跨领域形态标注技术，在低资源语言中展现出卓越的标注准确性。
PDF6 years ago
机器学习势使用的原子指纹和参考构型的自动选择
本文介绍了一种自动选择指纹的协议，以便构建既能够在精度和计算效率之间实现最佳平衡，又能够加速高斯近似势的评估的神经网络势。其中展示了应用于水和 Al-Mg-Si 合金的神经网络势构建，并使用高斯过程回归预测小有机分子的形成能。
PDF6 years ago