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English(EN) Beyond Adam: SOAP and Muon for Faster, Label-Efficient Training of Machine Learning Interatomic Potentials

新的优化器在MLIP训练中超越Adam

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员探讨了优化器对机器学习原子间势能（MLIPs）训练的影响，MLIPs是科学模拟中的一项关键AI应用。研究发现，像SOAP和Muon这样的矩阵结构优化器在收敛速度和最终精度方面，可以显著优于常用的Adam优化器。这些新的优化器在与部分力监督结合使用时显示出特别的潜力，这表明优化器的选择是开发有效的MLIPs的一个关键但常被忽视的因素。 AI

影响 引入了新颖的优化技术，可以加速AI驱动的科学模拟并提高模型精度。

排序理由 研究论文，详细介绍了训练机器学习模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的优化器在MLIP训练中超越Adam

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Gil Harari, Yoel Zimmermann, Ola Tangen Kulseng, Laura Zichi, Chuin Wei Tan, Marc L. Descoteaux, Boris Kozinsky ·

    Beyond Adam: SOAP and Muon for Faster, Label-Efficient Training of Machine Learning Interatomic Potentials

    arXiv:2607.02499v1 Announce Type: cross Abstract: Machine learning interatomic potentials (MLIPs) have become a hallmark of AI for scientific simulation. While efforts on new architectures and datasets have led to increasingly accurate and general models, the choice of optimizer …

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