
سكين سويسري للشبكات العصبية الرسومية في علم المواد
السكين السويسري بسيط: هيكل واحد، شفرات متعددة، كل شفرة لمهمتها. تسحب ما تحتاجه وتعمل. في علم المواد، ظلت الشبكات العصبية الرسومية لفترة طويلة تشبه أدوات متناثرة: MEGNet في درج TensorFlow، وM3GNet في درج PyTorch، وCHGNet في صندوق منفصل ببرامجه الخاصة. لنقل نموذج إلى بيانات جديدة أو مقارنة البنى، كان عليك ابتكار محولات. مكتبة MatGL تجمع هذه الشفرات في هيكل واحد.

















