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深度学习光谱学：用于分子激发光谱的神经网络

DOI：10.1002/advs.201801367 期刊：Advanced Science 出版年份：2019 更新时间：2025-09-22 19:29:42
摘要： 本文提出了用于预测分子激发光谱的深度学习方法。以13.2万个有机分子的电子态密度为例，训练并评估了三种不同神经网络架构：多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和深度张量神经网络（DTNN）。神经网络的输入是每个分子组成原子的坐标和电荷。虽然多层感知器已能学习光谱特征，但其均方根误差（RMSE）仍高达0.3电子伏特。卷积神经网络的学习质量显著提升（RMSE=0.23电子伏特），而深度张量神经网络达到了最佳性能（RMSE=0.19电子伏特）。CNN和DTNN甚至能捕捉光谱形状中的细微差异。作为该方法的示范应用，扫描了1万个未见过的有机分子结构并即时获得光谱预测，从而筛选出具有潜在应用价值的分子。
作者： Kunal Ghosh，Annika Stuke，Milica Todorovi?，Peter Bj?rn J?rgensen，Mikkel N. Schmidt，Aki Vehtari，Patrick Rinke
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发和评估用于预测分子激发光谱的深度学习方法（采用神经网络），旨在克服传统光谱学和理论方法在时间和成本上的限制。

研究成果

深度神经网络能够准确预测分子激发光谱，其中DTNN模型表现最佳（均方根误差为0.19电子伏特，光谱误差为3%）。该方法可快速筛选大型分子数据库，助力材料科学与光谱学应用，并有望未来拓展至逆向预测及更高精度数据领域。

研究不足

该研究采用Kohn-Sham能谱（近似值，可能无法完全反映真实激发能）。光谱度量对峰位敏感，可能忽略更宽泛的光谱形态。目前该方法仅适用于有机分子，或需扩展至GW计算、实验数据等更高精度数据集。

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