本文探讨了深度学习在分子和材料预测中的应用，介绍了生成式神经网络、可变自编码器和监督学习等技术，以提高量子哈密顿矩阵的预测精度。研究表明，通过优化几何结构和利用物理约束，可以有效降低样本复杂度，实现高准确性预测，推动分子设计和材料研究的发展。