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GAP-20 Carbon

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TOOL · CL_245311 · Sep 10 · 04:00

新方法优化机器学习原子间势的训练数据

研究人员开发了一种新的方法来选择机器学习原子间势的训练数据，这对于在原子层面模拟材料至关重要。该研究引入了一种预算依赖的交叉策略，该策略平衡了结构多样性与模型存在分歧的配置的靶向性。该方法在 MACE 模型上使用 GAP-20 Carbon 和 MD17 数据集进行了测试，证明了最优选择方法取决于保留的数据量。