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具有可微分玻尔兹曼估计的神经网络间接势的稳定性感知训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了基于样条的神经网络势（s-NNP）框架，结合了MEAM势和神经网络架构的灵活性，能高效描述复杂数据集。演示了该框架在研究原子势函数边界和结构变化方面的优势，以及使用样条滤波器对原子环境编码的方法。
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关键要点
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引入了一种新的机器学习内原子势函数框架，结合了基于样条的MEAM势和神经网络架构的灵活性。
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该框架称为基于样条的神经网络势（s-NNP），是传统NNP的简化版本，能够高效描述复杂数据集。
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演示了该框架在探索经典和机器学习内原子势函数之间的边界方面的应用。
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强调了关键结构变化的好处，并展示了样条滤波器对原子环境编码的有效性。
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样条滤波器产生的嵌入层易于解释，可以与神经网络的修改结合，以改善可解释性。
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测试了样条滤波器的灵活性，发现它们可以在多个化学系统之间共享，便于跨系统分析。
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