【摘 要】
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近些年来随着深度学习技术的快速发展,越来越多的自然科学研究者人员开始利用最新的机器学习技术,用来帮助他们的研究。而在计算化学,特别是分子动力学模拟领域,目前大部分研
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近些年来随着深度学习技术的快速发展,越来越多的自然科学研究者人员开始利用最新的机器学习技术,用来帮助他们的研究。而在计算化学,特别是分子动力学模拟领域,目前大部分研究人员所使用的方法以监督式学习为主。在本次报告中,我们将展示近期我们为分子动力学模拟所开发的几种基于深度学习,特别是非监督学习和强化学习的方法。其中包括降维和聚类一体的"亚稳态信息提炼IDM(Information Distilling of Metastability)"[1]方法、新型的增强抽样方法"目标对抗学习优化抽样TALOS(Targeted Adversarial Learning Optimized Sampling)"[2]以及过渡态搜索方法"Alpha Chem"。
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