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    精准预测分子性质,复旦大学周水庚团队提出基于图结构学习的分子图神经网络

    图1 GSL-MPP结构图 GSL-MPP的工作流程如下:(i)初始分子嵌入计算:首先用GNN对分子图进行编码,得到初始分子嵌入。...只有A0:在初始分子相似图上应用GNN,其中不含GSL的ECFP相似性构建。 只有GSL:使用没有初始图的从头GSL。 无GSL损失:使用初始图和GSL,但只使用预测损失,不使用GSL损失。...结果如表2所示,可见GSL-MPP的效果优于各个消融模型,说明了GSL-MPP的每一个部分都在提升性能中发挥作用。...在这里,通过t-SNE(使用Python中的sklearn包)将分子表示嵌入到二维空间中,并使用Python中的matplotlib包来显示它。结果如图2所示。...(ii)为GSL设计加权余弦相似度以外的新指标。(iii)探索新的、更有效的GSL方法。 参考文献: [1] Zhao et al.

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    OpenGSL | 开源图结构学习基准库, 含12个前沿GSL方法和10个数据集

    我们希望OpenGSL可以帮助研究者了解GSL的前沿方法,促进快速、公平的评估,并激发 GSL 领域进一步的创新性研究。...当前的GSL方法通常致力于增强图结构的同质性,但根据我们的实验观察,性能的提升并不一定源于增加的同质性。因此,我们需要重新考虑同质性在GSL中的重要性,并探索其他对GSL有效性有贡献的因素。...设计能够适用于不同数据集的GSL方法。我们的实验显示目前的GSL方法无法在所有数据集上起作用,因此我们需要设计能够适用于不同数据集的GSL方法。...提高GSL的效率。我们的实验揭示了GSL中的效率问题。当前GSL方法的实际效用受到这些效率问题的限制。虽然已经有工作尝试解决这个问题,但它们通常会牺牲GSL的表达能力。...借鉴图神经网络(GNNs)中采样策略的成功应用,我们需要专门设计针对GSL的采样方法。 发展无监督的GSL。现有的GSL研究主要以任务为动机。

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