Significance of the chemical environment of an element in nonadiabatic molecular dynamics: feature selection and dimensionality reduction with machine learning
Using supervised and unsupervised machine learning (ML) on features generated from nonadiabatic (NA) molecular dynamics (MD) trajectories under the classical path approximation, we demonstrate that mutual information with the NA Hamiltonian can be used for feature selection and model simplification....
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | How, Wei Bin, Wang, Bipeng, Chu, Weibin, Tkatchenko, Alexandre, Prezhdo, Oleg V. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/163142 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Dimensionality reduction in machine learning for nonadiabatic molecular dynamics: Effectiveness of elemental sublattices in lead halide perovskites
بواسطة: How, Wei Bin, وآخرون
منشور في: (2022) -
Dimensionality reduction via discretization
بواسطة: Liu, H., وآخرون
منشور في: (2014) -
Incremental Feature Selection
بواسطة: Liu, H., وآخرون
منشور في: (2014) -
Dimensionality reduction in deep neural networks
بواسطة: Wee, Keane Jin Yen
منشور في: (2025) -
Implementing quantum dimensionality reduction for non-Markovian stochastic simulation
بواسطة: Wu, Kang-Da, وآخرون
منشور في: (2023)