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关于梯度在分子能量和力机器学习中的作用
使用量子机器学习模型研究了有机分子的能量和力学标签，发现训练数据中的包含原子力学标签可以将预测的能量和力学标签精度提高 7 倍。
PDF4 years ago
QM7-X：涵盖小有机分子化学空间的量子力学性质全面数据集
QM7-X 是一个全面的数据集，其中包含大量的有机分子的 42 个理化特性，这些分子具有高达七个非氢（C，N，O，S，Cl）原子，并为量子力学 PBE0 + MBD 级别的计算提供了定量收敛的结果，这一数据集对探索化合物空间并针对性地设计具
PDF4 years ago
ChemBO：具有可合成建议的小有机分子贝叶斯优化
本文介绍了 ChemBO，一种用于生成和优化有机分子的贝叶斯优化框架，该方法探索合成图以高效生成可合成的有机分子，并通过实验证明了其高效性。
PDF5 years ago
一种搜索可合成分子的模型
本篇论文提出了一种新的分子生成模型，模拟了现实中的制备过程，可以通过选择初试反应物（从商业上可获得的分子池中选择），使用反应模型来预测它们之间的反应生成新的分子，同时可以考虑化合物的性质和合成路径的可行性，通过解决反合成问题，预测出一组可以
PDF5 years ago
简洁即美：主动学习中的化学空间采样
我们基于主动学习算法，提出了一种全自动方法，用于生成分子能量的数据集，能够支持深度学习算法 ANI 在含有 CHNO 的有机分子的所有情况下实现精确的能量和力预测。
PDF6 years ago
迈向 AlphaChem：树搜索与深度神经网络策略的化学合成规划
本文提出把反合成建模为马尔可夫决策过程，并结合深度神经网络策略和蒙特卡罗树搜索算法，表现比传统手工启发式算法更好。
PDF7 years ago
ANI-1：一种具有 DFT 精度的可扩展神经网络潜能，以势场计算成本为代价
本篇研究论文介绍了利用深度学习神经网络在分子势能表面方面的应用，提出了 ANI-1 及其训练的过程，后者通过量子机械 DFT 计算得到，并能较为准确地预测具有 H、C、N 和 O 四种原子的有机分子的总能量。
PDF8 years ago
基于小波散射回归的量子化学能量
通过多尺度不变字典和小波散射不变量等方法，可以更加高效地估算有机分子的量子化学能量。
PDF8 years ago
利用机器学习快速准确地建模分子原子化能
我们引入了一个机器学习模型来预测有机分子的原子化能，基于核电荷和原子位置。该回归模型是通过将求解分子 Schr"odinger 方程的问题映射为复杂度较低的非线性统计回归问题。我们使用杂化密度泛函理论计算的原子化能进行回归模型的训练和比较。
PDF13 years ago