論文の概要: GNN-SKAN: Harnessing the Power of SwallowKAN to Advance Molecular Representation Learning with GNNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01018v4
- Date: Sat, 09 Nov 2024 14:22:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:05:13.071873
- Title: GNN-SKAN: Harnessing the Power of SwallowKAN to Advance Molecular Representation Learning with GNNs
- Title（参考訳）: GNN-SKAN:SwallowKANの力とGNNによる分子表現学習の促進
- Authors: Ruifeng Li, Mingqian Li, Wei Liu, Hongyang Chen,
- Abstract要約: 我々は、KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を統合したGNNの新しいクラスを導入する。
Kanは、その堅牢なデータ適合能力と、小規模AI + Scienceタスクの高精度で知られている。
本稿では,新たなクラスであるGNN-SKANと,その拡張型であるGNN-SKAN+を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.019980841275366
- License:
- Abstract: Effective molecular representation learning is crucial for advancing molecular property prediction and drug design. Mainstream molecular representation learning approaches are based on Graph Neural Networks (GNNs). However, these approaches struggle with three significant challenges: insufficient annotations, molecular diversity, and architectural limitations such as over-squashing, which leads to the loss of critical structural details. To address these challenges, we introduce a new class of GNNs that integrates the Kolmogorov-Arnold Networks (KANs), known for their robust data-fitting capabilities and high accuracy in small-scale AI + Science tasks. By incorporating KANs into GNNs, our model enhances the representation of molecular structures. We further advance this approach with a variant called SwallowKAN (SKAN), which employs adaptive Radial Basis Functions (RBFs) as the core of the non-linear neurons. This innovation improves both computational efficiency and adaptability to diverse molecular structures. Building on the strengths of SKAN, we propose a new class of GNNs, GNN-SKAN, and its augmented variant, GNN-SKAN+, which incorporates a SKAN-based classifier to further boost performance. To our knowledge, this is the first work to integrate KANs into GNN architectures tailored for molecular representation learning. Experiments across 6 classification datasets, 6 regression datasets, and 4 few-shot learning datasets demonstrate that our approach achieves new state-of-the-art performance in terms of accuracy and computational cost.
- Abstract（参考訳）: 効果的な分子表現学習は、分子特性予測と薬物設計の進歩に不可欠である。
メインストリームの分子表現学習アプローチはグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づいている。
しかし、これらのアプローチは、不十分なアノテーション、分子多様性、過剰な監視のようなアーキテクチャ上の制限という3つの重要な課題に苦しむため、重要な構造的詳細が失われる。
これらの課題に対処するため、我々はKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を統合したGNNの新たなクラスを導入しました。
カンをGNNに組み込むことで,分子構造の表現が促進される。
我々はさらに、非線型ニューロンのコアとして適応的放射基底関数(RBF)を用いるSwaallowKAN(SKAN)と呼ばれる変種を用いてこのアプローチを進めた。
この革新は、計算効率と多様な分子構造への適応性の両方を改善する。
SKANの強みを生かして,新たなGNNクラスであるGNN-SKANと,その拡張型であるGNN-SKAN+を提案する。
我々の知る限り、分子表現学習に適したGNNアーキテクチャにKansを統合する最初の試みである。
6つの分類データセット、6つの回帰データセット、および4つの数ショットの学習データセットに対する実験は、我々のアプローチが精度と計算コストの観点から新しい最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
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