Sequential Monte Carlo ABC

新型神经网络架构解决复杂的化学反应推理问题

研究人员开发了一种新颖的神经推理架构，以应对复杂化学反应网络（CRNs）中识别化学反应路径和估计动力学参数的双重挑战。该方法使用共享的一维卷积神经网络（CNNs）和集合注意力机制来处理可变长度的时间序列数据，学习低维摘要统计量。这些统计量随后为后验模型概率的模型选择网络和用于参数估计的条件可逆神经网络（cINNs）提供信息。该方法成功应用于原脱硼反应示例，证明了其从竞争性失活路径中解析结构歧义和提取动力学参数的能力。