教程：如何训练神经网络位势
摘要：现代机器学习潜力（MLP）的引入已经导致了原子模拟势能面开发中的范式变化。通过提供对能量和力的高效访问，它们允许对扩展系统进行大规模模拟，这些系统无法通过要求严格的第一原理方法直接访问。在这些模拟中，只要正确训练和验证了MLPs使用适当的参考数据集，它们就可以达到电子结构计算的准确性。由于其高度灵活的功能形式，构建MLP必须非常谨慎。在本教程中，我们描述了训练可靠的MLP所需的关键步骤，从数据生成到训练再到最终验证。这个过程适用于许多类型的MLPs，并以高维神经网络势为例进行了说明。
作者：Alea Miako Tokita and J"org Behler
论文ID：2308.08859
分类：Chemical Physics
分类简称：physics.chem-ph
提交时间：2023-08-21