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

Concetti Chiave

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。

Sintesi

• 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。

Statistiche

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。

Citazioni

"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。"

Approfondimenti chiave tratti da

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

by Orla... alle arxiv.org 03-22-2024

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

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