Upptäckten av atomistiska system med önskvärda egenskaper är en stor utmaning inom kemi och materialvetenskap. Här introducerar vi en ny, autoregressiv, konvolutionell djup neural nätverk arkitektur som genererar molekylär jämvikt strukturer genom att sekventiellt placera atomer i tredimensionellt utrymme. Modellen uppskattar den gemensamma sannolikheten över molekylära konfigurationer med dragbara villkorliga sannolikheter som endast beror på avstånd mellan atomer och deras nukleära laddningar. Den kombinerar koncept från toppmoderna atomistiska neurala nätverk med auto regressiva generativa modeller för bilder och tal. Vi visar att arkitekturen är kapabel att generera molekyler nära jämvikt för konstitutionella isomerer av C 7 O 2 H 10.
I detta syfte föreslog REF ett generativt neuralt nätverk för sekventiell placering av atomer i kartesiska koordinater.
Generating equilibrium molecules with deep neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}