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该文介绍了一种力导向的预训练模型,用于处理平衡和非平衡数据的三维分子构象。该模型通过学习非平衡数据的原子力,并引入零力正规化和基于力的去噪技术,将非平衡力转化为近似平衡力。该预训练模型在三维分子表示方面具有统一的作用,并且相比未经预训练的等变变压器模型,力的准确性提高了约3倍。此外,通过在平衡数据上添加正规化项,解决了原始等变变压器中不稳定的分子动力学模拟问题。该模型的推理时间比NequIP快2.45倍,并且在属性预测任务上达到了最先进的性能水平。

PolyGET: 准确且可推广的等变变换器力场加速聚合物模拟

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-01T00:00:00Z
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