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chemtrain：通过自动微分和统计物理学习深潜力模型
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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函数框架，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。演示了探索原子势函数边界的方法和关键结构变化的好处。使用样条滤波器对原子环境进行编码，并测试了其灵活性。
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关键要点
- 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。
- 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，能高效描述复杂数据集。
- 演示了如何使用该框架探索经典和机器学习内原子势函数之间的边界，强调关键结构变化的好处。
- 使用样条滤波器对原子环境进行编码，产生易于解释的嵌入层，可以与NN的修改结合，以改善可解释性。
- 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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