機械学習相互作用ポテンシャルを用いた自由エネルギー計算における考慮事項

Conceptos Básicos

MLPは自由エネルギーと遷移状態を再現する能力に影響を受ける。

Resumen

• MLPsはFESの予測に影響を受ける可能性がある。
• CV分布がトレーニングデータに影響を与えることが示唆されている。
• バイアスや均一なCV分布は精度に影響する。
• ADPのような複雑な分子では、訓練データの不足が精度に影響する可能性がある。

Estadísticas

MLPsはFESの予測に重要な役割を果たす - この結果は重要です。

Citas

"MLPsはFESの再現能力に影響を受ける可能性がある。"
"バイアスや均一なCV分布はモデルの精度に寄与する。"

Ideas clave extraídas de

Considerations in the use of ML interaction potentials for free energy calculations

by Orla... a las arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13952.pdf

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訓練データセットの特定領域での増加がモデル精度にどのような影響を与えますか？

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