Kernel based quantum machine learning at record rate: Many-body distribution functionals as compact representations
Notice bibliographique
Résumé
The feature vector mapping used to represent chemical systems is a key factor governing the superior data efficiency of kernel based quantum machine learning (QML) models applicable throughout chemical compound space. Unfortunately, the most accurate representations require a high dimensional feature mapping, thereby imposing a considerable computational burden on model training and use. We introduce compact yet accurate, linear scaling QML representations based on atomic Gaussian many-body distribution functionals (MBDF) and their derivatives. Weighted density functions of MBDF values are used as global representations that are constant in size, i.e., invariant with respect to the number of atoms. We report predictive performance and training data efficiency that is competitive with state-of-the-art for two diverse datasets of organic molecules, QM9 and QMugs. Generalization capability has been investigated for atomization energies, highest occupied molecular orbital-lowest unoccupied molecular orbital eigenvalues and gap, internal energies at 0 K, zero point vibrational energies, dipole moment norm, static isotropic polarizability, and heat capacity as encoded in QM9. MBDF based QM9 performance lowers the optimal Pareto front spanned between sampling and training cost to compute node minutes, effectively sampling chemical compound space with chemical accuracy at a sampling rate of ∼48 molecules per core second.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».