Autor: |
Sajjad Heydari, Stefano Raniolo, Lorenzo Livi, Vittorio Limongelli |
Jazyk: |
angličtina |
Rok vydání: |
2023 |
Předmět: |
|
Zdroj: |
Communications Chemistry, Vol 6, Iss 1, Pp 1-13 (2023) |
Druh dokumentu: |
article |
ISSN: |
2399-3669 |
DOI: |
10.1038/s42004-022-00790-5 |
Popis: |
Machine learning algorithms are widely employed for molecular simulations, but there are likely many yet unexplored routes for the prediction of structural and energetic properties of biologically relevant systems. Here, the authors develop a hypergraph representation and message passing method for transferring knowledge obtained from simple molecular systems onto more complex ones, demonstrated by transfer learning from tri-alanine to the deca-alanine system. |
Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
Externí odkaz: |
|
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje |
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
|