論文の概要: Attention-wise masked graph contrastive learning for predicting molecular property

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08262v1
• Date: Mon, 2 May 2022 00:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 20:24:47.586138
• Title: Attention-wise masked graph contrastive learning for predicting molecular property
• Title（参考訳）: 分子特性予測のための注意面グラフコントラスト学習
• Authors: Hui Liu, Yibiao Huang, Xuejun Liu and Lei Deng
• Abstract要約: 大規模無ラベル分子のための自己教師付き表現学習フレームワークを提案する。 我々は,注目グラフマスクと呼ばれる新しい分子グラフ拡張戦略を開発した。 我々のモデルは重要な分子構造と高次意味情報を捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.387677968070912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate and efficient prediction of the molecular properties of drugs is one of the fundamental problems in drug research and development. Recent advancements in representation learning have been shown to greatly improve the performance of molecular property prediction. However, due to limited labeled data, supervised learning-based molecular representation algorithms can only search limited chemical space, which results in poor generalizability. In this work, we proposed a self-supervised representation learning framework for large-scale unlabeled molecules. We developed a novel molecular graph augmentation strategy, referred to as attention-wise graph mask, to generate challenging positive sample for contrastive learning. We adopted the graph attention network (GAT) as the molecular graph encoder, and leveraged the learned attention scores as masking guidance to generate molecular augmentation graphs. By minimization of the contrastive loss between original graph and masked graph, our model can capture important molecular structure and higher-order semantic information. Extensive experiments showed that our attention-wise graph mask contrastive learning exhibit state-of-the-art performance in a couple of downstream molecular property prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 薬物の分子特性の正確かつ効率的な予測は、薬物研究と開発における根本的な問題の一つである。 近年の表現学習の進歩は分子特性予測の性能を大幅に向上させることが示されている。 しかし、ラベル付きデータに制限があるため、教師付き学習に基づく分子表現アルゴリズムは限られた化学空間しか探索できないため、一般化性は低い。 本研究では,大規模無ラベル分子に対する自己教師付き表現学習フレームワークを提案する。 本研究では,注意方向グラフマスクと呼ばれる新しい分子グラフ拡張戦略を開発し,コントラスト学習のための難解な正のサンプルを生成する。 分子グラフエンコーダとしてグラフアテンションネットワーク(gat)を採用し,学習アテンションスコアをマスキングガイダンスとして活用し,分子アテンショングラフを生成する。 オリジナルグラフとマスクグラフの対比損失を最小化することで, 重要な分子構造と高次意味情報を得ることができる。 広範な実験により,注意を向けたグラフマスクのコントラスト学習は,下流の分子特性予測タスクにおいて最先端のパフォーマンスを示すことが示された。

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