論文の概要: Knowledge-informed Molecular Learning: A Survey on Paradigm Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10587v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 06:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-27 17:45:20.262376
• Title: Knowledge-informed Molecular Learning: A Survey on Paradigm Transfer
• Title（参考訳）: 知識インフォームド分子学習:パラダイム伝達に関する調査
• Authors: Yin Fang, Qiang Zhang, Zhuo Chen, Xiaohui Fan and Huajun Chen
• Abstract要約: 本稿では,パラダイム伝達の観点からの知識インフォームド分子学習に関する文献レビューを行う。 この傾向をまとめた上で,分子学習の今後の方向性を指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.62376827704293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning, especially deep learning, has greatly advanced molecular studies in the biochemical domain. Most typically, modeling for most molecular tasks have converged to several paradigms. For example, we usually adopt the prediction paradigm to solve tasks of molecular property prediction. To improve the generation and interpretability of purely data-driven models, researchers have incorporated biochemical domain knowledge into these models for molecular studies. This knowledge incorporation has led to a rising trend of paradigm transfer, which is solving one molecular learning task by reformulating it as another one. In this paper, we present a literature review towards knowledge-informed molecular learning in perspective of paradigm transfer, where we categorize the paradigms, review their methods and analyze how domain knowledge contributes. Furthermore, we summarize the trends and point out interesting future directions for molecular learning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習、特に深層学習は、生化学領域において非常に進歩した分子研究である。 ほとんどの場合、ほとんどの分子タスクのモデリングはいくつかのパラダイムに収束している。 例えば、私たちは通常、分子特性予測の課題を解決するために予測パラダイムを採用します。 純粋データ駆動モデルの生成と解釈性を改善するため、研究者はこれらのモデルに生化学的ドメイン知識を組み込んで分子研究を行った。 この知識の組み入れによりパラダイムトランスファーの傾向が高まり、ある分子学習タスクを別の分子として再構成することで解決している。 本稿では,パラダイム伝達の観点からの知識インフォームド分子学習に関する文献レビューを行い,パラダイムの分類,方法論のレビュー,ドメイン知識の貢献度の分析を行う。 さらに,その傾向を要約し,分子学習の今後の方向性を指摘する。

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