多主管委员会能够直接预测原子基础模型的不确定性.
Hubert Beck1, Pavol Simko1, Lars L Schaaf2,3
1Charles University, Faculty of Mathematics and Physics, Ke Karlovu 3, 121 16 Prague 2, Czech Republic.
本研究介绍了一个委员会神经网络的潜力,使用MACE进行材料建模中的高效不确定性预测. 这种方法准确地估计了模型不确定性,并使基础模型的培训数据减少得很大.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学的计算化学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 机器学习潜力对于原子材料建模至关重要.
- 高效的不确定性预测仍然是积极学习和错误分析的挑战.
研究的目的:
- 实施一个委员会神经网络的潜力,用于使用MACE的消息传递架构.
- 评估这个委员会模型的不确定性估计能力.
- 将该方法应用于积极学习和数据集凝聚的基础模型.
主要方法:
- 利用MACE及其多头机制创建了一个委员会神经网络.
- 在相同的原子环境描述器上训练了多个输出模块.
- 将委员会方法应用于MACE-MP-0基础模型,只培训新的输出主管.
主要成果:
- 证明预测的标准偏差可以作为可靠的不确定性估计.
- 预测的不确定性和预测力的真实错误之间显示出强烈的相关性.
- 通过使用主动学习,成功将基础模型的培训集缩小到其原始大小的5%.
结论:
- 多头委员会方法为机器学习潜力提供了可靠的不确定性估计.
- 这种方法可以显著减少基础模型的训练数据大小,而不会影响准确性.
- 在材料建模中实现更高效,更可靠的积极学习工作流.
更多相关视频
10:52Multiscale Sampling of a Heterogeneous Water/Metal Catalyst Interface using Density Functional Theory and Force-Field Molecular Dynamics
Published on: April 12, 2019
12:11Computation of Atmospheric Concentrations of Molecular Clusters from ab initio Thermochemistry
Published on: April 8, 2020
相关概念视频
Propagation of Uncertainty from Systematic Error
Uncertainty: Overview
Predicting Molecular Geometry
The Uncertainty Principle
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Molecular Models
