Vi introducerar ett konvolutionellt neuralt nätverk som fungerar direkt på grafer. Dessa nätverk tillåter end-to-end inlärning av förutsägelser rörledningar vars indata är grafer av godtycklig storlek och form. Arkitekturen vi presenterar generaliserar vanliga molekylära funktion extraktionsmetoder baserade på cirkulära fingeravtryck. Vi visar att dessa datadrivna funktioner är mer tolkningsbara och har bättre prediktiv prestanda på en mängd olika uppgifter.
Den första formuleringen av en rumslig CNN-liknande neurala nätverk på graf generaliserade standard molekylära funktion extraktionsmetoder baserat på cirkulära fingeravtryck REF.
Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}