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.
I REF visades det att dessa metoder kan ses som att utföra meddelande som vidarebefordrar parvisa grafer och kan generaliseras till arkitekturen Message Passing Neural Network (MPNN).
Neural Message Passing for Quantum Chemistry
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}