-
最近の投稿
- A Systematic Approach to Design Real-World Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning: Salient Features, Challenges and Trade-offs
- Robo-Troj: Attacking LLM-based Task Planners
- SE(3)-Equivariant Robot Learning and Control: A Tutorial Survey
- Geometric Formulation of Unified Force-Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators
- Subframework-based Bearing Rigidity Maintenance Control in Multirobot Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (37106) cs.CL (28087) cs.CV (42847) cs.HC (2837) cs.LG (42044) cs.RO (21987) cs.SY (3355) eess.IV (4990) eess.SY (3347) stat.ML (5498)
「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
On the design space between molecular mechanics and machine learning force fields
要約 量子力学 (QM) と同じくらい正確で分子力学 (MM) と同じくらい高速 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
On the design space between molecular mechanics and machine learning force fields はコメントを受け付けていません
Complete and Efficient Covariants for 3D Point Configurations with Application to Learning Molecular Quantum Properties
要約 機械学習で分子の物性をモデル化する場合、$SO(3)$-共分散を組み込むこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
Complete and Efficient Covariants for 3D Point Configurations with Application to Learning Molecular Quantum Properties はコメントを受け付けていません
Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks
要約 量子系の最低励起状態を推定するための変分モンテカルロ法について述べる。これ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks はコメントを受け付けていません
Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides
要約 分子動力学(MD)シミュレーションは、材料科学、化学、薬理学などの分野にお … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides はコメントを受け付けていません
chemtrain: Learning Deep Potential Models via Automatic Differentiation and Statistical Physics
要約 ニューラル ネットワーク (NN) は、分子動力学の精度を向上させるための … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
chemtrain: Learning Deep Potential Models via Automatic Differentiation and Statistical Physics はコメントを受け付けていません
Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides
要約 分子動力学 (MD) シミュレーションは、ほんの数例を挙げると、材料科学、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides はコメントを受け付けていません
Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions
要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions はコメントを受け付けていません
LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library
要約 この研究では、METiS の社内の de novo 脂質生成アルゴリズムと … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, physics.chem-ph, q-bio.BM
LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library はコメントを受け付けていません
Molecular Graph Representation Learning Integrating Large Language Models with Domain-specific Small Models
要約 分子特性の予測は創薬の重要な基盤です。 近年、事前トレーニングされた深層学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
Molecular Graph Representation Learning Integrating Large Language Models with Domain-specific Small Models はコメントを受け付けていません
NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance
要約 人工ニューラル ネットワークは、自然言語処理や画像認識など、さまざまな用途 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an
NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance はコメントを受け付けていません