Communication: Understanding molecular representations in machine learning: The role of uniqueness and target similarity

极化率 相似性(几何) 偶极子 电离能 代表(政治) 独特性 电子亲和性(数据页) 密度泛函理论 力矩(物理) 电子 物理 统计物理学 电离 计算机科学 量子力学 分子 人工智能 数学 离子 数学分析 政治 政治学 法学 图像(数学)
作者
Bing Huang,O. Anatole von Lilienfeld
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:145 (16) 被引量:281
标识
DOI:10.1063/1.4964627
摘要

The predictive accuracy of Machine Learning (ML) models of molecular properties depends on the choice of the molecular representation. Inspired by the postulates of quantum mechanics, we introduce a hierarchy of representations which meet uniqueness and target similarity criteria. To systematically control target similarity, we simply rely on interatomic many body expansions, as implemented in universal force-fields, including Bonding, Angular (BA), and higher order terms. Addition of higher order contributions systematically increases similarity to the true potential energy and predictive accuracy of the resulting ML models. We report numerical evidence for the performance of BAML models trained on molecular properties pre-calculated at electron-correlated and density functional theory level of theory for thousands of small organic molecules. Properties studied include enthalpies and free energies of atomization, heat capacity, zero-point vibrational energies, dipole-moment, polarizability, HOMO/LUMO energies and gap, ionization potential, electron affinity, and electronic excitations. After training, BAML predicts energies or electronic properties of out-of-sample molecules with unprecedented accuracy and speed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
旺旺小小酥完成签到,获得积分10
刚刚
打打应助shine采纳,获得10
1秒前
miaomiao发布了新的文献求助10
2秒前
rajvsvj完成签到,获得积分10
3秒前
飞云发布了新的文献求助10
4秒前
李健的小迷弟应助柠小檬c采纳,获得10
5秒前
Orange应助Zzzzz采纳,获得10
7秒前
JamesPei应助菠萝采纳,获得10
7秒前
8秒前
情怀应助拼搏的败采纳,获得10
11秒前
11秒前
思源应助Ning_采纳,获得10
13秒前
14秒前
14秒前
Ava应助务实蓝天采纳,获得10
15秒前
SciGPT应助念姬采纳,获得10
16秒前
17秒前
18秒前
20秒前
20秒前
lyly发布了新的文献求助10
20秒前
LHT发布了新的文献求助10
21秒前
明亮如冰完成签到 ,获得积分10
21秒前
小林是我发布了新的文献求助10
21秒前
shine发布了新的文献求助10
21秒前
希望天下0贩的0应助xmhxpz采纳,获得10
23秒前
完美世界应助hbzyydx46采纳,获得20
24秒前
haosu应助菜菜采纳,获得10
24秒前
毛豆应助MGSansan采纳,获得10
24秒前
眼睛大的傲菡完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
含蓄的如松完成签到,获得积分10
28秒前
1953发布了新的文献求助10
29秒前
科研通AI2S应助hachii采纳,获得10
30秒前
31秒前
32秒前
搜集达人应助Cloud采纳,获得10
32秒前
xioayu完成签到 ,获得积分10
33秒前
35秒前
35秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Востребованный временем 2500
Aspects of Babylonian celestial divination : the lunar eclipse tablets of enuma anu enlil 1500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 1000
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3458771
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3053518
关于积分的说明 9036928
捐赠科研通 2742726
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1504524
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 695319
邀请新用户注册赠送积分活动 694519