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Atom-JEPA

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  1. TOOL · CL_284440 ·

    Atom-JEPA框架推进了3D原子系统的自监督学习

    研究人员开发了Atom-JEPA,一个新颖的自监督预训练框架,旨在提高机器学习模型在3D原子系统上的泛化能力。受联合嵌入预测架构的启发,Atom-JEPA利用互补的原子级和子结构级目标,从无标签的结构数据中学习潜在表示。在广泛的分子和晶体数据集上进行预训练后,Atom-JEPA在分子ADMET和量子化学性质预测任务上展现了最先进的性能,并在预测晶体材料性质方面也取得了优异的成果。