論文の概要: Benchmarking Graphormer on Large-Scale Molecular Modeling Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04810v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 15:40:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 21:11:21.419898
• Title: Benchmarking Graphormer on Large-Scale Molecular Modeling Datasets
• Title（参考訳）: 大規模分子モデリングデータセットにおけるベンチマークグラフマー
• Authors: Yu Shi, Shuxin Zheng, Guolin Ke, Yifei Shen, Jiacheng You, Jiyan He, Shengjie Luo, Chang Liu, Di He, Tie-Yan Liu
• Abstract要約: このノートには、最近のGraphormerのアップデートについて書かれている。 グローバルな受信フィールドとアダプティブアグリゲーション戦略により、Graphormerは従来のメッセージパッシングベースのGNNよりも強力である。 一方、最近のOpen Catalyst Challengeでは、競合他社よりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.00711479972503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This technical note describes the recent updates of Graphormer, including architecture design modifications, and the adaption to 3D molecular dynamics simulation. With these simple modifications, Graphormer could attain better results on large-scale molecular modeling datasets than the vanilla one, and the performance gain could be consistently obtained on 2D and 3D molecular graph modeling tasks. In addition, we show that with a global receptive field and an adaptive aggregation strategy, Graphormer is more powerful than classic message-passing-based GNNs. Empirically, Graphormer could achieve much less MAE than the originally reported results on the PCQM4M quantum chemistry dataset used in KDD Cup 2021. In the meanwhile, it greatly outperforms the competitors in the recent Open Catalyst Challenge, which is a competition track on NeurIPS 2021 workshop, and aims to model the catalyst-adsorbate reaction system with advanced AI models. All codes could be found at https://github.com/Microsoft/Graphormer.
• Abstract（参考訳）: この技術ノートは、アーキテクチャ設計の変更や3D分子動力学シミュレーションへの適応を含む、最近のGraphormerのアップデートについて説明している。 これらの簡単な修正により、Graphormerはバニラモデルよりも大規模な分子モデリングデータセットでより良い結果を得ることができ、2次元および3次元の分子グラフモデリングタスクで一貫して性能向上が得られる。 さらに、グローバルな受容場と適応的な集約戦略により、Graphormerは従来のメッセージパッシングベースのGNNよりも強力であることを示す。 実験上、graphormerはkdd cup 2021で使用されたpcqm4m量子化学データセットで報告された結果よりもはるかに少ないmaeを達成できた。 一方、最近のopen catalyst challengeはneurips 2021ワークショップのコンペティショントラックであり、先進的なaiモデルによる触媒-吸着反応システムのモデル化を目的としている。 すべてのコードはhttps://github.com/Microsoft/Graphormer.comにある。

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