VASP+机器学习快速收敛AIMD
VASP+机器学习快速收敛AIMD
- 1.训练机器学习力场
- 机器学习主要输出文件
- INCAR
- KPOINTS:
- 2.用所得到得力场文件,做纯机器学习力场分子动力学模拟。
- 3.提交任务经行机器学习分子动力学模拟
1.训练机器学习力场
你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。
机器学习主要输出文件
我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:
- ML_ABN
ML_ABN文件包含基于第一性原理的结构数据集,这些数据用于机器学习模型的训练。在后续的运行中,该文件将被用作ML_AB,继续为模型提供输入数据。这个文件通常包含原子结构、能量、力等物理量,作为机器学习模型的输入特征。
- ML_FFN
ML_FFN文件存储回归结果,包括模型的权重、参数等信息。这些信息是通过训练过程优化得到的,用于描述模型的预测能力。在后续的运行中,该文件将被用作ML_FF,直接用于预测或进一步优化。ML_FFN文件是模型的核心输出之一,直接影响模型的性能。
- ML_LOGFILE
ML_LOGFILE文件记录机器学习过程的详细日志信息,包括训练过程中的损失值、验证准确性、学习率变化等。通过查看该文件,可以检查机器学习模型的准确性,诊断训练过程中可能出现的问题,并优化模型性能。日志文件对于调试和改进模型至关重要。