論文の概要: Hierarchical Inter-Message Passing for Learning on Molecular Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12179v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 12:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 04:53:07.532255
• Title: Hierarchical Inter-Message Passing for Learning on Molecular Graphs
• Title（参考訳）: 分子グラフ学習のための階層的メッセージ間パッシング
• Authors: Matthias Fey, Jan-Gin Yuen, Frank Weichert
• Abstract要約: 分子グラフを学習するための階層型ニューラルメッセージパッシングアーキテクチャを提案する。 我々の手法は、サイクルの検出など、古典的なGNNで知られているいくつかの制限を克服することができるが、それでも訓練は非常に効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.478108870211365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a hierarchical neural message passing architecture for learning on molecular graphs. Our model takes in two complementary graph representations: the raw molecular graph representation and its associated junction tree, where nodes represent meaningful clusters in the original graph, e.g., rings or bridged compounds. We then proceed to learn a molecule's representation by passing messages inside each graph, and exchange messages between the two representations using a coarse-to-fine and fine-to-coarse information flow. Our method is able to overcome some of the restrictions known from classical GNNs, like detecting cycles, while still being very efficient to train. We validate its performance on the ZINC dataset and datasets stemming from the MoleculeNet benchmark collection.
• Abstract（参考訳）: 分子グラフを学習するための階層型ニューラルメッセージパッシングアーキテクチャを提案する。 我々のモデルは、生分子グラフ表現とそれに関連するジャンクションツリーという2つの相補的なグラフ表現を持ち、そこではノードは元のグラフにおいて意味のあるクラスタ、例えば環や架橋化合物を表す。 次に、各グラフ内でメッセージを渡すことによって分子の表現を学習し、粗く細かい情報フローを用いて2つの表現の間でメッセージを交換する。 我々の手法は、サイクルの検出など、古典的なGNNで知られているいくつかの制限を克服することができるが、それでも訓練は非常に効率的である。 我々は,MoreculeNetベンチマークコレクションから得られたZINCデータセットとデータセットの性能を検証する。

関連論文リスト

• Saliency-Aware Regularized Graph Neural Network [39.82009838086267]
  グラフ分類のためのSAR-GNN(Saliency-Aware Regularized Graph Neural Network)を提案する。 まず,コンパクトなグラフ表現とノード特徴とのセマンティックな類似性を測定することで,グローバルノードの正当性を推定する。 そして、学習した塩分濃度分布を利用して、背骨の近傍集合を規則化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T13:44:16Z)
• Seq-HGNN: Learning Sequential Node Representation on Heterogeneous Graph [57.2953563124339]
  本稿では,シーケンシャルノード表現,すなわちSeq-HGNNを用いた新しい異種グラフニューラルネットワークを提案する。 Heterogeneous Graph Benchmark (HGB) と Open Graph Benchmark (OGB) の4つの広く使われているデータセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T07:27:18Z)
• Graph Contrastive Learning under Heterophily via Graph Filters [51.46061703680498]
  グラフコントラスト学習(CL)法は,GNNエンコーダを用いて得られる拡張ノード表現の類似性を最大化することにより,ノード表現を自己指導的に学習する。 本研究では,ヘテロフィリー下でのグラフ表現学習に有効なグラフCL法であるHLCLを提案する。 我々の広範な実験により、HLCLはヘテロフィリーのベンチマークデータセットや大規模実世界のグラフで最先端のグラフCL法を最大7%上回り、ヘテロフィリーのデータセットでグラフ教師あり学習法を最大10%上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T08:32:39Z)
• Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from Multi-order Interactions [51.597480162777074]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。 最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。 科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T11:38:14Z)
• Molecular Graph Representation Learning via Heterogeneous Motif Graph Construction [19.64574177805823]
  ヘテロジニアスなモチーフグラフを構築することによって,新しい分子グラフ表現学習法を提案する。 特に、モチーフノードと分子ノードを含む不均一モチーフグラフを構築する。 本モデルでは, エッジサンプリングを用いて, 計算資源を著しく減らし, 類似した性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T16:21:01Z)
• SHGNN: Structure-Aware Heterogeneous Graph Neural Network [77.78459918119536]
  本稿では、上記の制約に対処する構造対応不均一グラフニューラルネットワーク(SHGNN)を提案する。 まず,メタパス内の中間ノードの局所構造情報を取得するために,特徴伝搬モジュールを利用する。 次に、ツリーアテンションアグリゲータを使用して、グラフ構造情報をメタパス上のアグリゲーションモジュールに組み込む。 最後に、メタパスアグリゲータを利用して、異なるメタパスから集約された情報を融合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T14:18:18Z)
• Molecular Graph Generation via Geometric Scattering [7.796917261490019]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、薬物の設計と発見の問題を解決するために広く使われている。 分子グラフ生成における表現第一のアプローチを提案する。 我々のアーキテクチャは、医薬品のデータセットの有意義な表現を学習し、目標指向の薬物合成のためのプラットフォームを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T18:00:23Z)
• Learning Attributed Graph Representations with Communicative Message Passing Transformer [3.812358821429274]
  分子グラフ表現を改善するために,コミュニケーティブメッセージパッシングトランス (CoMPT) ニューラルネットワークを提案する。 分子を完全連結グラフとして扱う従来のトランスフォーマースタイルのGNNとは異なり、グラフ接続帰納バイアスを利用するメッセージ拡散機構を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T11:58:32Z)
• Learning the Implicit Semantic Representation on Graph-Structured Data [57.670106959061634]
  グラフ畳み込みネットワークにおける既存の表現学習手法は主に、各ノードの近傍を知覚全体として記述することで設計される。 本稿では,グラフの潜在意味パスを学習することで暗黙的な意味を探索する意味グラフ畳み込みネットワーク(sgcn)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-16T16:18:43Z)
• Graph Networks with Spectral Message Passing [1.0742675209112622]
  本稿では,空間領域とスペクトル領域の両方にメッセージパッシングを適用するSpectral Graph Networkを紹介する。 その結果,spectrum gnは効率のよいトレーニングを促進し,より多くのパラメータを持つにもかかわらず,少ないトレーニングイテレーションで高いパフォーマンスを達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T21:33:17Z)
• Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation Learning [80.62181998314547]
  本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。 その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:09:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。