arXiv · cs.AI · Wenbo Fu, Chenghui Mao, Chengwen Hu, Haifeng Lv, Zhou Lv · 11 小时前模型评分30
径向核注意力（RKA）提升聚合物机器学习力场的长程建模能力
Radial Kernel Attention for Long-Range Modeling in Polymer Machine Learning Force Fields
导读
研究提出径向核注意力（RKA，Radial Kernel Attention），将原子到簇中心的距离映射为可学习径向特征，以线性成本实现全局特征交换，并插入 EquiformerV3 局部模块之间。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce Radial Kernel Attention (RKA) for long-range modeling in polymer machine learning force fields.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org