概要
三次元データを扱うネットワークの開発に利用できます。公式 MACE リポジトリの e3nn バックエンド記述により原子モデルとの関連を確認できますが、e3nn 自体は学習済みポテンシャルではありません。
制約
下流モデルを別途構築・選択する必要があります。README には主ブランチの不安定性と破壊的変更への注意があります。
主な機能
- 等変ネットワークの数学部品
- テンソル積と球面調和関数
用途
- 三次元等変モデルの研究
- 原子モデルのネットワーク部品開発
使い方
PyTorch を準備し、公式手順で導入します。表現とテンソル積の例から始め、下流用途に適した版を固定してください。