論文の概要: Long-Range Neural Atom Learning for Molecular Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01276v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 13:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:16:13.846435
• Title: Long-Range Neural Atom Learning for Molecular Graphs
• Title（参考訳）: 分子グラフのためのLong-Range Neural Atom Learning
• Authors: Xuan Li, Zhanke Zhou, Jiangchao Yao, Yu Rong, Lu Zhang, Bo Han
• Abstract要約: 分子内の原子群の集合情報を抽象化する、全ての原原子を数個のニューラル原子に暗黙的に射影する手法を提案する。 具体的には、ニューラル原子間で情報を明示的に交換し、それをエンハンスメントとして原子の表現に投影する。 この機構により、ニューラルネットワークは遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.51514591597002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been widely adopted for drug discovery with molecular graphs. Nevertheless, current GNNs are mainly good at leveraging short-range interactions (SRI) but struggle to capture long-range interactions (LRI), both of which are crucial for determining molecular properties. To tackle this issue, we propose a method that implicitly projects all original atoms into a few Neural Atoms, which abstracts the collective information of atomic groups within a molecule. Specifically, we explicitly exchange the information among neural atoms and project them back to the atoms' representations as an enhancement. With this mechanism, neural atoms establish the communication channels among distant nodes, effectively reducing the interaction scope of arbitrary node pairs into a single hop. To provide an inspection of our method from a physical perspective, we reveal its connection with the traditional LRI calculation method, Ewald Summation. We conduct extensive experiments on three long-range graph benchmarks, covering both graph-level and link-level tasks on molecular graphs. We empirically justify that our method can be equipped with an arbitrary GNN and help to capture LRI.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子グラフを用いた薬物発見に広く採用されている。 しかしながら、現在のGNNは主に短距離相互作用(SRI)の活用に長けているが、長距離相互作用(LRI)の捕獲に苦慮している。 この問題に取り組むため,我々は分子内の原子群の集合情報を抽象化するいくつかの神経原子に全ての元の原子を暗黙的に投影する手法を提案する。 具体的には、神経原子間で情報を明示的に交換し、拡張として原子の表現に投影する。 このメカニズムにより、神経原子は遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。 物理的な観点から本手法の検査を行うため,従来のLRI計算手法であるEwald Summationとの関連を明らかにする。 分子グラフ上のグラフレベルとリンクレベルの両方のタスクをカバーする3つの長距離グラフベンチマークについて広範な実験を行った。 我々は,任意のGNNを組み込むことでLRIを捕捉できることを実証的に正当化する。

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