A generalized understanding of protein dynamics is an unsolved scientific problem, the solution of which is critical to the interpretation of the structure-function relationships that govern essential biological processes. Here, we approach this problem by constructing coarse-grained molecular potentials based on artificial neural networks and grounded in statistical mechanics. For training, we build a unique dataset of unbiased all-atom molecular dynamics simulations of approximately 9 ms for twelve different proteins with multiple secondary structure arrangements. The coarse-grained models are capable of accelerating the dynamics by more than three orders of magnitude while preserving the thermodynamics of the systems. Coarse-grained simulations identify relevant structural states in the ensemble with comparable energetics to the all-atom systems. Furthermore, we show that a single coarse-grained potential can integrate all twelve proteins and can capture experimental structural features of mutated proteins. These results indicate that machine learning coarse-grained potentials could provide a feasible approach to simulate and understand protein dynamics.
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机器学习，特别是深度学习方法在许多模式识别和数据处理问题，游戏玩法中都优于人类的能力，现在在科学发现中也起着越来越重要的作用。机器学习在分子科学中的关键应用是通过使用密度函数理论，耦合群或其他量子化学方法获得的电子schr \“ odinger方程的Ab-Initio溶液中的势能表面或力场。我们回顾了一种最新和互补的方法：使用机器学习来辅助从第一原理中直接解决量子化学问题。具体来说，我们专注于使用神经网络ANSATZ功能的量子蒙特卡洛（QMC）方法，以解决电子SCHR \ “ Odinger方程在第一和第二量化中，计算场和激发态，并概括多个核构型。与现有的量子化学方法相比，这些新的深QMC方法具有以相对适度的计算成本生成高度准确的Schr \“ Odinger方程的溶液。
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粗粒（CG）分子模拟已成为研究全原子模拟无法访问的时间和长度尺度上分子过程的标准工具。参数化CG力场以匹配全原子模拟，主要依赖于力匹配或相对熵最小化，这些熵最小化分别需要来自具有全原子或CG分辨率的昂贵模拟中的许多样本。在这里，我们提出了流量匹配，这是一种针对CG力场的新训练方法，它通过利用正常流量（一种生成的深度学习方法）来结合两种方法的优势。流量匹配首先训练标准化流程以表示CG概率密度，这等同于最小化相对熵而无需迭代CG模拟。随后，该流量根据学习分布生成样品和力，以通过力匹配来训练所需的CG能量模型。即使不需要全部原子模拟的力，流程匹配就数据效率的数量级优于经典力匹配，并产生CG模型，可以捕获小蛋白质的折叠和展开过渡。
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在多种重要应用中，获得电子系统的准确地面和低洼激发态至关重要。一种用于求解对大型系统缩放的Schr \“ Odinger方程的方法是变异量蒙特卡洛（QMC）。最近引入的深层QMC方法使用以深神经网络代表的Ansatzes，并生成几乎精确的分子解决方案的分子解决方案最多包含几十个电子，并有可能扩展到更大的系统，而其他高度准确的方法不可行。在本文中，我们扩展了一个这样的Ansatz（Paulinet）来计算电子激发态。我们在各种方法上演示了我们的方法小原子和分子，并始终达到低洼状态的高精度。为了突出该方法的潜力，我们计算了较大的苯分子的第一个激发态，以及乙烯的圆锥形交集，Paulinet匹配的结果更昂贵高级方法。
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模棱两可的神经网络，其隐藏的特征根据G组作用于数据的表示，表现出训练效率和提高的概括性能。在这项工作中，我们将群体不变和模棱两可的表示学习扩展到无监督的深度学习领域。我们根据编码器框架提出了一种通用学习策略，其中潜在表示以不变的术语和模棱两可的组动作组件分开。关键的想法是，网络学会通过学习预测适当的小组操作来对齐输入和输出姿势以解决重建任务的适当组动作来编码和从组不变表示形式进行编码和解码数据。我们在Equivariant编码器上得出必要的条件，并提出了对任何G（离散且连续的）有效的构造。我们明确描述了我们的旋转，翻译和排列的构造。我们在采用不同网络体系结构的各种数据类型的各种实验中测试了方法的有效性和鲁棒性。
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时间序列数据的生成和分析与许多从经济学到流体力学的定量字段相关。在物理科学中，诸如亚稳态和连贯的组的结构，慢松弛过程，集体变量显性过渡途径或歧管流动流动的概率流动可能非常重视理解和表征系统的动力动力学和机械性质。 Deeptime是一种通用Python库，提供各种工具来估计基于时间序列数据的动态模型，包括传统的线性学习方法，例如马尔可夫状态模型（MSM），隐藏的马尔可夫模型和Koopman模型，以及内核和深度学习方法如vampnets和深msms。该库主要兼容Scikit-Searn，为这些不同的模型提供一系列估计器类，但与Scikit-Ge劳说相比，还提供了深度模型类，例如，在MSM的情况下，提供了多种分析方法来计算有趣的热力学，动力学和动态量，例如自由能，松弛时间和过渡路径。图书馆专为易于使用而设计，而且易于维护和可扩展的代码。在本文中，我们介绍了Deeptime软件的主要特征和结构。
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归一化流量是用于在物理系统中建模概率分布的有希望的工具。虽然最先进的流动精确地近似分布和能量，但物理中的应用还需要平滑能量来计算力量和高阶导数。此外，这种密度通常在非琐碎拓扑上定义。最近的一个例子是用于产生肽和小蛋白质的3D结构的Boltzmann发电机。这些生成模型利用内部坐标（Dihedrals，角度和粘合）的空间，这是过度矫戈尔和紧凑的间隔的产物。在这项工作中，我们介绍了一类在紧凑型间隔和高血症上工作的平滑混合转换。混合物转化采用根除方法在实践中反转它们，这已经防止了双向流动训练。为此，我们示出了通过逆函数定理从前向评估计算这种反转的参数梯度和力。我们展示了如此平滑流动的两个优点：它们允许通过力匹配匹配模拟数据，并且可以用作分子动力学模拟的电位。
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最近，在对图形结构数据上应用深度神经网络有很大的成功。然而，大多数工作侧重于节点或图形级监督学习，例如节点，链接或图形分类或节点级无监督学习（例如节点群集）。尽管其应用广泛，但图表级无监督的学习尚未受到很多关注。这可能主要归因于图形的高表示复杂性，可以由n表示！等效邻接矩阵，其中n是节点的数量。在这项工作中，我们通过提出用于图形结构数据的置换不变变化自动码器来解决此问题。我们所提出的模型间接学习以匹配输入和输出图的节点排序，而不施加特定节点排序或执行昂贵的图形匹配。我们展示了我们提出模型对各种图形重建和生成任务的有效性，并评估了下游图形水平分类和回归提取的表示的表现力。
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We study the problem of combining neural networks with symbolic reasoning. Recently introduced frameworks for Probabilistic Neurosymbolic Learning (PNL), such as DeepProbLog, perform exponential-time exact inference, limiting the scalability of PNL solutions. We introduce Approximate Neurosymbolic Inference (A-NeSI): a new framework for PNL that uses neural networks for scalable approximate inference. A-NeSI 1) performs approximate inference in polynomial time without changing the semantics of probabilistic logics; 2) is trained using data generated by the background knowledge; 3) can generate symbolic explanations of predictions; and 4) can guarantee the satisfaction of logical constraints at test time, which is vital in safety-critical applications. Our experiments show that A-NeSI is the first end-to-end method to scale the Multi-digit MNISTAdd benchmark to sums of 15 MNIST digits, up from 4 in competing systems. Finally, our experiments show that A-NeSI achieves explainability and safety without a penalty in performance.
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Speech to text models tend to be trained and evaluated against a single target accent. This is especially true for English for which native speakers from the United States became the main benchmark. In this work, we are going to show how two simple methods: pre-trained embeddings and auxiliary classification losses can improve the performance of ASR systems. We are looking for upgrades as universal as possible and therefore we will explore their impact on several models architectures and several languages.
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