論文の概要: Asymmetric Contrastive Multimodal Learning for Advancing Chemical Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06456v3
- Date: Wed, 31 Jul 2024 22:32:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 14:45:13.291093
- Title: Asymmetric Contrastive Multimodal Learning for Advancing Chemical Understanding
- Title（参考訳）: 化学理解の促進のための非対称コントラストマルチモーダル学習
- Authors: Hao Xu, Yifei Wang, Yunrui Li, Pengyu Hong,
- Abstract要約: 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マルチモーダルラーニング(ACML)を導入する。
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。
このフレームワークの有効性を,大規模な相互モダリティ検索と異性判別タスクによって実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.217304893881405
- 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 Multimodal 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. We demonstrate the effectiveness of this framework through large-scale cross-modality retrieval and isomer discrimination tasks. Additionally, ACML enhances interpretability by revealing chemical semantics in graph presentations and bolsters the expressive power of graph neural networks, as evidenced by improved performance in molecular property prediction tasks from MoleculeNet. ACML exhibits its capability to revolutionize chemical research and applications, providing a deeper understanding of the 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て、クロスモーダル分析の集団的力は変革的イノベーションを加速させ、化学理解と発見の新たなフロンティアへと繋がる。
そこで, 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マルチモーダルラーニング (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し、効率的なトレーニングによる包括的な表現学習を実現する。
このフレームワークの有効性を,大規模な相互モダリティ検索と異性判別タスクによって実証する。
さらに、ACMLはグラフプレゼンテーションで化学意味を明らかにすることで解釈可能性を高め、グラフニューラルネットワークの表現力を高める。
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的意味をより深く理解している。
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