論文の概要: Asymmetric Contrastive Multimodal Learning for Advancing Chemical Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06456v1
• Date: Sat, 11 Nov 2023 01:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 18:35:06.013425
• Title: Asymmetric Contrastive Multimodal Learning for Advancing Chemical Understanding
• Title（参考訳）: 非対称コントラストマルチモーダル学習による化学理解の促進
• Authors: Hao Xu, Yifei Wang, Yunrui Li, Pengyu Hong
• Abstract要約: 非対称コントラスト型マルチモーダル学習(ACML)は分子に適した新しいアプローチである。 ACMLは効果的な非対称コントラスト学習の力を利用して、様々な化学修飾物から分子グラフ表現への情報をシームレスに伝達する。 ACMLは、化学研究と応用に革命をもたらす能力を示し、様々なモダリティの化学意味論をより深く理解している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.90109687430503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The versatility of multimodal deep learning holds tremendous promise for advancing scientific research and practical applications. As this field continues to evolve, the collective power of cross-modal analysis promises to drive transformative innovations, leading us to new frontiers in chemical understanding and discovery. Hence, we introduce Asymmetric Contrastive M}ultimodal Learning (ACML) as a novel approach tailored for molecules, showcasing its potential to advance the field of chemistry. ACML harnesses the power of effective asymmetric contrastive learning to seamlessly transfer information from various chemical modalities to molecular graph representations. By combining pre-trained chemical unimodal encoders and a shallow-designed graph encoder, ACML facilitates the assimilation of coordinated chemical semantics from different modalities, leading to comprehensive representation learning with efficient training. This innovative framework enhances the interpretability of learned representations and bolsters the expressive power of graph neural networks. Through practical tasks such as isomer discrimination and uncovering crucial chemical properties for drug discovery, ACML exhibits its capability to revolutionize chemical research and applications, providing a deeper understanding of chemical semantics of different modalities.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル深層学習の汎用性は、科学的研究と実践的応用の進歩に非常に有望である。 この分野が発展を続けるにつれ、クロスモーダル分析の集団的力は革新的イノベーションを駆動し、化学理解と発見の新しいフロンティアへと導かれる。 そこで本研究では, 分子に適した新しいアプローチとして, 非対称コントラスト型M}ultimodal Learning (ACML)を導入し, 化学分野の進展の可能性を示した。 ACMLは効果的な非対称コントラスト学習の力を利用して、様々な化学修飾物から分子グラフ表現への情報をシームレスに伝達する。 事前訓練された化学ユニモーダルエンコーダと浅層設計のグラフエンコーダを組み合わせることで、ACMLは、異なるモダリティから協調した化学意味論の同化を促進する。 この革新的な枠組みは、学習表現の解釈性を高め、グラフニューラルネットワークの表現力を高める。 異性体識別や薬物発見のための重要な化学的性質の発見といった実践的なタスクを通じて、ACMLは化学研究と応用に革命をもたらす能力を示し、異なるモダリティの化学的意味をより深く理解している。

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