Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 1 июня 2026 (v1), последнее пересмотренное 8 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: " Обучение имплицитным биасам в генерирующих пространствах для ускорения процесса эмуляции протеиновых динамических моделей PDF HTML ' (экспериментальное) резюме. Вдохновляемые классическим расширенным отбором проб, мы вводим имплицитное и зависимое от истории отклонение в регенеративное пространство предварительно подготовленного эмулятора. Если говорить конкретно, то оценка результатов истории усиливает замороженный эмулятор с отклонением в дистанционном весе, которое отталкивает выборку обратного времени от ранее созданных структур, регулируемую термином " экологическая поддержка &qt; . В целях сохранения структурной действительности на длинных горизонтах в результате осуществления новых проектов по уточнению показателей пробы сбрасывались на коллектор данных с использованием замороженного эмулятора. Наши эксперименты показывают, что метод i) повышает разнообразие на 35% по динамическим ПДБ-80; ii) при нулевом протеинах с быстродействующим движением в 12 долл. Скоро будет выпущен код. История представления с: Kaihui Chen [видение электронной почты] [v1] Mon, 1 Jun 2026 07:46:28 UTC (2223 KB) [ v2] Tu, 8 октября 2026 073:34:26 UTK (2 228 KB). Библиографические и цитационно-инструментальные средства Библиографии (что такое Исследователь?) Подключенные документы (Что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?)…
Изучение имплицитных представлений в генерирующих пространствах для ускорения имитации динамики протеина
arXiv: 2606.0.1833v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: Генерационные эмуляторы динамики протеина производят вероятные траектории с низкой стоимостью молекулярной динамики, но они унаследуют их распределение знаний и склонны возвращаться к известным штатам вместо того чтобы достигать редких в условиях долгого горзонного экстраполяции. Вдохновляемые классическим расширенным отбором проб, мы вводим имплицитное и зависимое от истории отклонение в регенеративное пространство предварительно подготовленного эмулятора. Если говорить конкретно, то оценка результатов истории усиливает замороженный эмулятор с отклонением в дистанционном весе, которое отталкивает выборку обратного времени от ранее созданных структур, регулируемую термином " экологическая поддержка &qt; . В целях сохранения структурной действительности на длинных горизонтах в результате осуществления новых проектов по уточнению показателей пробы сбрасывались на коллектор данных с использованием замороженного эмулятора. Наши эксперименты показывают, что метод i) повышает разнообразие на 35% в динамических ПДБ-80; ii) при нулевом протеинах с быстрой вылета 12 долларов - полученное отклонение а