Projected Hessian Learning: Fast Curvature Supervision for Accurate Machine-Learning Interatomic Potentials
Dit artikel introduceert Projected Hessian Learning (PHL), een schaalbaar trainingskader voor machine-learning interatomaire potentialen dat tweede-orde krommingsinformatie efficiënt injecteert via Hessian-vectorproducten, waardoor de hoge rekenkosten en geheugeneisen van volledige Hessiaan-matrices worden vermeden terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft.