論文の概要: An Empirical Study of Graphormer on Large-Scale Molecular Modeling Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06123v2
• Date: Mon, 14 Mar 2022 08:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-20 23:08:50.357069
• Title: An Empirical Study of 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グラフマーの実証的研究
• 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: グラフマー-V2」は、バニラモデルよりも大規模な分子モデルデータセットにおいてより良い結果が得られる可能性がある。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.00711479972503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This technical note describes the recent updates of Graphormer, including architecture design modifications, and the adaption to 3D molecular dynamics simulation. The "Graphormer-V2" could attain better results on large-scale molecular modeling datasets than the vanilla one, and the performance gain could be consistently obtained on downstream 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. Graphormer-V2 achieves much less MAE than the vanilla Graphormer on the PCQM4M quantum chemistry dataset used in KDD Cup 2021, where the latter one won the first place in this competition. In the meanwhile, Graphormer-V2 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 models could be found at \url{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。 グラフマーv2」は、バニラ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、下流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。 graphormer-v2は、kddカップ2021で使用されたpcqm4m量子化学データセットにおいて、バニラグラフマーよりもはるかに少ないmaeを達成している。 一方、Graphormer-V2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るOpen Catalyst Challengeにおいて、高度なAIモデルで触媒-吸着反応システムをモデル化することを目的として、競合他社を大きく上回っている。 すべてのモデルは \url{https://github.com/Microsoft/Graphormer} で見ることができる。

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