教程:如何训练神经网络势
化学物理
2023-10-13 v2
摘要
现代机器学习势(MLP)的引入导致了原子尺度模拟势能量面开发的范式转变。通过高效提供能量和力,它们使得能够对扩展体系进行大规模模拟,而这些是苛刻的第一性原理方法无法直接实现的。在这些模拟中,只要 MLP 已使用合适的参考数据集正确训练和验证,其便可达到电子结构计算的精度。由于其高度灵活的函数形式,MLP 的构建必须极为谨慎。在本教程中,我们描述了训练可靠 MLP 的必要关键步骤,从数据生成、训练到最终验证。该流程以高维神经网络势为例进行说明,具有通用性,可适用于多种类型的 MLP。
引用
@article{arxiv.2308.08859,
title = {Tutorial: How to Train a Neural Network Potential},
author = {Alea Miako Tokita and Jörg Behler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.08859},
year = {2023}
}