論文の概要: Directional Message Passing on Molecular Graphs via Synthetic Coordinates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04718v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 18:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 18:11:19.810794
• Title: Directional Message Passing on Molecular Graphs via Synthetic Coordinates
• Title（参考訳）: 合成座標による分子グラフ上の方向メッセージパッシング
• Authors: Johannes Klicpera, Chandan Yeshwanth, Stephan G\"unnemann
• Abstract要約: そこで本研究では, 分子構造を必要とせずに, 高度なGNNを利用できる合成座標を提案する。 この変換により、通常のグラフニューラルネットワークの誤差をZINCベンチマークで55%削減できることを示す。 さらに、SMPおよびDimeNet++モデルに合成座標を組み込むことにより、ZINCおよび座標自由QM9に関する技術の現状を規定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.314446024059812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks that leverage coordinates via directional message passing have recently set the state of the art on multiple molecular property prediction tasks. However, they rely on atom position information that is often unavailable, and obtaining it is usually prohibitively expensive or even impossible. In this paper we propose synthetic coordinates that enable the use of advanced GNNs without requiring the true molecular configuration. We propose two distances as synthetic coordinates: Distance bounds that specify the rough range of molecular configurations, and graph-based distances using a symmetric variant of personalized PageRank. To leverage both distance and angular information we propose a method of transforming normal graph neural networks into directional MPNNs. We show that with this transformation we can reduce the error of a normal graph neural network by 55% on the ZINC benchmark. We furthermore set the state of the art on ZINC and coordinate-free QM9 by incorporating synthetic coordinates in the SMP and DimeNet++ models. Our implementation is available online.
• Abstract（参考訳）: 指向性メッセージパッシングを通じて座標を利用するグラフニューラルネットワークは、最近、複数の分子特性予測タスクにテクニックの状態を設定した。 しかし、それらはしばしば利用できない原子の位置情報に依存しており、入手は通常、高価または不可能である。 本稿では, 分子構成を必要とせず, 高度なGNNを利用できる合成座標を提案する。 分子配置の粗い範囲を指定する距離境界と、パーソナライズされたPageRankの対称変種を用いたグラフベース距離の2つの距離を合成座標として提案する。 距離情報と角情報の両方を活用するために,通常のグラフニューラルネットワークを指向性MPNNに変換する手法を提案する。 この変換により、通常のグラフニューラルネットワークの誤差をZINCベンチマークで55%削減できることを示す。 さらに、SMPおよびDimeNet++モデルに合成座標を組み込むことにより、ZINCおよび座標自由QM9上の技術の状態を設定する。 私たちの実装はオンラインで利用可能です。

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