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title: "文章阅读与重复：机器学习模型误差小于杂化 DFT 误差"
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permalink: /post/Faber-Repetition/
categories: [基础量子化学, 机器学习]
excerpt: "Faber (JCTC 2017) 使用了许多特征方法与 ML 方法测评，认为从模型误差上，ML 要优于杂化 DFA 误差。这项工作连同 Gilmer (ICML 2017)，我认为存在改变现有的理论化学中理论计算方向，以及计算化学工具的发展平衡的可能。"
keywords: Faber, Gilmer, 机器学习, Machine Learning, 密度泛函, DFT, 量子化学, Quantum Chemistry
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* 2018-01-30 创建网页

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title: "Faber 文章：传统机器学习拟合 DFT 性质"
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categories: [基础量子化学, 机器学习]
excerpt: "Faber (JCTC 2017) 使用了许多特征方法与 ML 方法测评，认为从模型误差上，ML 要优于杂化 DFA 误差。不论这么说是否夸大了 ML 的能力，是否真的对我们微观世界的认识有所帮助与启迪；但这项工作连同 Gilmer (ICML 2017)，我认为存在改变现有的理论化学中理论计算方向，以及计算化学工具的发展平衡的可能。"
keywords: Faber, Gilmer, 机器学习, Machine Learning, 密度泛函, DFT, 量子化学, Quantum Chemistry
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