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Designs to Improve Capability of Neural Networks to Make Structural Predictions

Chinese Journal of Polymer Science 2023年第9期41卷 1477-1485,I0009页

作者： Tian-Yao Wang Jian-Feng Li Hong-Dong Zhang Jeff Z.Y.Chen Department of Macromolecular Science State Key Laboratory of Macromolecular Engineering of PolymersFudan UniversityShanghai200438China Department of Physics and Astronomy University of WaterlooWaterlooN2L 3G1Canada

A deep neural network model generally consists of different modules that play essential roles in performing a *** optimal design of a module for use in modeling a physical problem is directly related to the success of the *** this work,the effectiveness of a number of special modules,the self-attention mechanism for recognizing the importance of molecular sequence information in a polymer,as well as the big-stride representation and conditional random field for enhancing the network ability to produce desired local configurations,is numerically *** models containing these modules are trained by using the well documented data of the native structures of the HP model and assessed according to their capability in making structural predictions of unseen *** specific network design of self-attention mechanism adopted here is modified from a similar idea in natural language *** big-stride representation module introduced in this work is shown to drastically improve network's capability to model polymer segments of strong lattice position correlations.

关键词： Deep neural network Self-attention mechanism big-stride representation Conditional random methods

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