Övervakad inlärning om molekyler har en otrolig potential att vara användbar inom kemi, läkemedelsupptäckt och materialvetenskap. Lyckligtvis har flera lovande och nära besläktade neurala nätverksmodeller invariant till molekylära symmetrier redan beskrivits i litteraturen. Dessa modeller lär sig ett meddelande passerar algoritm och aggregering förfarande för att beräkna en funktion av hela deras ingångsdiagram. I detta skede är nästa steg att hitta en särskilt effektiv variant av detta allmänna tillvägagångssätt och tillämpa det på riktmärken för kemiska förutsägelser tills vi antingen löser dem eller når gränsen för tillvägagångssättet. I detta dokument omformulerar vi befintliga modeller till en enda gemensam ram som vi kallar Message Passing Neural Networks (MPNNs) och utforskar ytterligare nya variationer inom denna ram. Med hjälp av MPNN visar vi toppmoderna resultat på en viktig molekylär egenskapsförutsägelseriktmärke; dessa resultat är starka nog att vi anser att framtida arbete bör fokusera på dataset med större molekyler eller mer exakta marksanningsetiketter.
Därefter förenades alla ovan nämnda typer (RNN, spektral CNN, rumslig CNN på graf) till ett enda meddelande passerar neurala nätverk (MPNN) ram REF ) och en variant av MPNN har visat sig uppnå state-of-the-art resultat på en viktig molekylär egenskap förutsägelse riktmärke.
Neural Message Passing for Quantum Chemistry
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}