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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本申请公开了一种面向稳定模拟的深度力场模型的对抗训练方法，属于分子动力学领域，包括：建立分子数据集；通过由将分子数据集作为的第一训练数据和第一损失函数对初始模型进行训练，以得到预训练模型；将分子数据集输入预训练模型，以获得对分子数据集中的分子所预测的动力学状态，并根据预测的动力学状态，利用对抗样本生成算法将分子数据集扩充为对抗构象数据集；通过由对抗构象数据集作为的第二训练数据和第二损失函数对预训练模型进行训练，以得到深度力场模型。解决了由于会预测出极端的受力情况，造成的基于机器学习的深度力学模型无法实现持续稳定分子动力学模拟的问题。
主权项：1.一种面向稳定模拟的深度力场模型的对抗训练方法，其特征在于，包括：建立分子数据集；所述分子数据集包含多个分子中的每个所述分子的原始构象；所述原始构象用以表征所述分子的实际的动力学状态；将所述分子数据集作为第一训练数据，通过所述第一训练数据和第一损失函数对初始模型进行训练，以得到预训练模型；将所述分子数据集输入所述预训练模型，以获得对所述分子数据集中的分子所预测的动力学状态，并根据所述预测的动力学状态，利用对抗样本生成算法将所述分子数据集扩充为对抗构象数据集；所述对抗构象数据集包括所述分子的原始构象以及对抗构象；所述对抗构象用以表征在力学扰动下，所述分子的动力学状态；将所述对抗构象数据集作为第二训练数据，通过所述第二训练数据和第二损失函数对所述预训练模型进行训练，以得到深度力场模型；所述对抗样本生成算法通过以下公式确定分子的对抗构象： ；其中，表示更新后的分子的空间坐标值；r表示分子数据集中分子实际的空间坐标值；表示单位矩阵；表示预设的扰动系数，是一个用以表示对扰动的大小的标量；表示符号函数；表示对空间坐标值求梯度；J1表示第一损失函数；θ表示预设的权重参数；X表示分子；y表示分子X的实际的动力学状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 面向稳定模拟的深度力场模型的对抗训练方法
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