Vi föreslår Cormorant, en roterande kovariant neurala nätverk arkitektur för att lära beteende och egenskaper komplexa många kropp fysiska system. Vi tillämpar dessa nätverk på molekylära system med två mål: att lära sig atom potentiella energiytor för användning i Molecular Dynamics-simuleringar, och att lära sig marktillståndsegenskaper hos molekyler beräknade av Density Functional Theory. Några av nyckelfunktionerna i vårt nätverk är att (a) varje neuron uttryckligen motsvarar en delmängd av atomer; (b) aktiveringen av varje neuron är kovariant till rotationer, vilket säkerställer att hela nätverket är helt roterande invariant. Dessutom är icke-linjäriteten i vårt nätverk baserad på tensor produkter och ClebschGordan nedbrytning, vilket gör att nätverket kan fungera helt i Fourier utrymme. Cormorant överträffar betydligt konkurrerande algoritmer i att lära molekylär potential energi Ytor från konformationella geometrier i MD-17 datasetet, och är konkurrenskraftig med andra metoder för att lära geometriska, energiska, elektroniska och termodynamiska egenskaper molekyler på GDB-9 datasetet.
I REF föreslår författarna en neural nätverksmodell där varje enskild neuron lär sig "lagar" liknande fysik lagar tillämpas för att lära sig beteende och egenskaper komplexa många kropp fysiska system.
Cormorant: Covariant Molecular Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}