deepmd-kit不同描述子的含义

本文译自描述子官方解释,下图所示:
deepmd-kit不同描述子的含义_第1张图片

deepmd-kit内置了多个descriptor,不同的descriptor的机制有微小差异。
下面是论文里的示意图:
deepmd-kit不同描述子的含义_第2张图片
DOI: 10.1103/PhysRevLett.120.143001

可以看出模型总体思路是

  1. 把每个原子的坐标变成领域坐标
  2. 把领域坐标塞进embedding net转化成descriptor,此时的descriptor拥有平移不变性,旋转不变性以及排列组合不变性
  3. 再将descriptor塞进深度网络里,得到每个原子上分配的能量,最后汇总得到总能量。

下面这张图详细解释了descriptor的过程:

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arXiv:1805.09003v2 [physics.comp-ph] 20 Dec 2018
还有这张
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DOI: 10.1103/PhysRevLett.120.143001

更多解释可以看原文。
下面简要介绍各个descriptor
首先se开头的指smooth_edition
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s ( r j i ) s(r_{ji}) s(rji)在构建的时候使用了平滑值,e2指构造embedding net 的时候使用了两原子间的信息。
两篇文章的模型有点混乱(可能是我自己看不清),反正第二篇end to end开头的那篇,引入了平滑的机制。我们以下面这张图为准。deepmd-kit不同描述子的含义_第6张图片

可以看出最终的descriptor由两部分组成,一部分是embedding过后的,另一部分是环境矩阵。

se_e2_a

指环境矩阵是4列,包含了距离信息(第一列)和角度信息(2,3,4列),e2指 原子间的信息,即距离信息,embedding net的输入信息是环境矩阵的第一列,距离信息。

se_e2_r

指环境矩阵只有一列,距离信息。embedding net的输入就是这一列。

se_e3

指环境矩阵是4列,包含了距离信息(第一列)和角度信息(2,3,4列),e3指 原子间的信息,即角度信息,embedding net的输入信息是环境矩阵的第2,3,4列,角度信息。

loc_frame

指在每个原子周围定义一个局域帧,Decriptor就在这个局域帧里进行计算。

hybrid

指将几个descriptor糅合,形成一个新的。

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