論文の概要: Heterogeneous Molecular Graph Neural Networks for Predicting Molecule Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12710v1
• Date: Sat, 26 Sep 2020 23:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 08:35:26.158530
• Title: Heterogeneous Molecular Graph Neural Networks for Predicting Molecule Properties
• Title（参考訳）: 分子特性予測のための不均一分子グラフニューラルネットワーク
• Authors: Zeren Shui, George Karypis
• Abstract要約: 分子の新規なグラフ表現であるヘテロジニアス分子グラフ(HMG)を導入する。 HMGNNは、グローバル分子表現とアテンション機構を予測プロセスに組み込んでいる。 我々のモデルは、QM9データセット上の12タスクのうち9タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.897488702184306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As they carry great potential for modeling complex interactions, graph neural network (GNN)-based methods have been widely used to predict quantum mechanical properties of molecules. Most of the existing methods treat molecules as molecular graphs in which atoms are modeled as nodes. They characterize each atom's chemical environment by modeling its pairwise interactions with other atoms in the molecule. Although these methods achieve a great success, limited amount of works explicitly take many-body interactions, i.e., interactions between three and more atoms, into consideration. In this paper, we introduce a novel graph representation of molecules, heterogeneous molecular graph (HMG) in which nodes and edges are of various types, to model many-body interactions. HMGs have the potential to carry complex geometric information. To leverage the rich information stored in HMGs for chemical prediction problems, we build heterogeneous molecular graph neural networks (HMGNN) on the basis of a neural message passing scheme. HMGNN incorporates global molecule representations and an attention mechanism into the prediction process. The predictions of HMGNN are invariant to translation and rotation of atom coordinates, and permutation of atom indices. Our model achieves state-of-the-art performance in 9 out of 12 tasks on the QM9 dataset.
• Abstract（参考訳）: 複雑な相互作用をモデル化する大きな可能性を秘めているため、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法は分子の量子力学的性質を予測するために広く用いられている。 既存の方法の多くは分子を原子がノードとしてモデル化される分子グラフとして扱う。 分子内の他の原子との対的な相互作用をモデル化することで、それぞれの原子の化学環境を特徴づける。 これらの手法は大きな成功を収めるが、3つ以上の原子間の相互作用を考慮に入れた多体相互作用を、限られた量で明示的に行う。 本稿では,多体相互作用をモデル化するために,ノードとエッジが様々な種類の不均質分子グラフ(hmg)という新しい分子のグラフ表現を提案する。 HMGは複雑な幾何学的情報を運ぶ可能性がある。 化学予測問題にHMGに格納されている豊富な情報を活用するため,ニューラルネットワークを用いたヘテロジニアス分子グラフニューラルネットワーク(HMGNN)を構築した。 HMGNNは、グローバル分子表現と注意機構を予測プロセスに組み込んでいる。 HMGNNの予測は、原子座標の翻訳と回転、および原子指標の置換に不変である。 qm9データセットの12タスク中9タスクで最先端のパフォーマンスを実現する。

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