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【2h】

Neural networks vs Gaussian process regression for representing potential energy surfaces: A comparative study of fit quality and vibrational spectrum accuracy

机译：神经网络与代表潜在能量表面的高斯过程回归：适合质量和振动谱准确度的比较研究

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Aditya Kamath; Rodrigo A. Vargas-Hernández; Roman V. Krems; Tucker Carrington; Sergei Manzhos;
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年度 2018
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1. Neural networks vs Gaussian process regression for representing potential energy surfaces: A comparative study of fit quality and vibrational spectrum accuracy [J] . Kamath Aditya, Vargas-Hernandez Rodrigo A., Krems Roman V., The Journal of Chemical Physics . 2018,第24期

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2. The fitting of potential energy surfaces using neural networks: Application to the study of vibrational levels of H-3(+) [J] . Prudente FV., Neto JJS., Acioli PH. The Journal of Chemical Physics . 1998,第20期

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3. The use of neural networks for fitting potential energy surfaces: A comparative case study for the H-3(+) molecule [J] . Rocha TM., Oliveira ZT., Malbouisson LAC., International Journal of Quantum Chemistry . 2003,第3期

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4. Comparative study between Gaussian process regression and long short-term memory neural networks for intraday grid load forecasting [C] . Nouha Dkhili, Stéphane Thil, Julien Eynard, IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering;IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe . 2020

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5. Molecular dynamics studies on neural network ab initio potential energy surfaces. [D] . Le, Hung M. 2009

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7. NEURAL NETWORK VS GUASSIAN PROCESS FITTING FOR REPRESENTING POTENTIAL ENERGY SURFACES [O] . Sergei Manzhos, Rodrigo Hernandez, Roman Krems, 2018

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