論文の概要: Graph Residual based Method for Molecular Property Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03342v2
- Date: Sun, 6 Oct 2024 19:38:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 12:44:50.309909
- Title: Graph Residual based Method for Molecular Property Prediction
- Title（参考訳）: グラフ残差法による分子特性予測法
- Authors: Kanad Sen, Saksham Gupta, Abhishek Raj, Alankar Alankar,
- Abstract要約: この写本は、GRUベースの新しい方法論であるECRGNNの詳細な記述を強調し、使用済みの入力をマッピングする。
変分オートエンコーダ(VAE)の詳細な記述と,マルチクラスマルチラベル特性予測に用いるエンドツーエンド学習法も提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine learning-driven methods for property prediction have been of deep interest. However, much work remains to be done to improve the generalization ability, accuracy, and inference time for critical applications. The traditional machine learning models predict properties based on the features extracted from the molecules, which are often not easily available. In this work, a novel Deep Learning method, the Edge Conditioned Residual Graph Neural Network (ECRGNN), has been applied, allowing us to predict properties directly only the Graph-based structures of the molecules. SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) representation of the molecules has been used in the present study as input data format, which has been further converted into a graph database, which constitutes the training data. This manuscript highlights a detailed description of the novel GRU-based methodology, ECRGNN, to map the inputs that have been used. Emphasis is placed on highlighting both the regressive property and the classification efficacy of the same. A detailed description of the Variational Autoencoder (VAE) and the end-to-end learning method used for multi-class multi-label property prediction has been provided as well. The results have been compared with standard benchmark datasets as well as some newly developed datasets. All performance metrics that have been used have been clearly defined, and their reason for choice.
- Abstract（参考訳）: 不動産予測のための機械学習駆動の手法は、大きな関心を集めてきた。
しかし、重要なアプリケーションの一般化能力、正確性、推論時間を改善するために、多くの作業が続けられている。
従来の機械学習モデルは、しばしば容易に利用できない分子から抽出された特徴に基づいて特性を予測する。
本研究では,新しいDeep Learning法であるエッジ条件付き残留グラフニューラルネットワーク(ECRGNN)を適用し,分子のグラフ構造を直接予測する。
SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) の分子の表現は入力データ形式として使用されており、さらにトレーニングデータを構成するグラフデータベースに変換されている。
この写本は、GRUベースの新しい方法論であるECRGNNの詳細な記述を強調し、使用済みの入力をマッピングする。
回帰特性と分類効力の両方を強調して強調する。
変分オートエンコーダ(VAE)の詳細な記述とマルチクラスマルチラベル特性予測に使用されるエンドツーエンド学習法も提案した。
結果は、標準ベンチマークデータセットや、新たに開発されたデータセットと比較されている。
これまで使用されてきたパフォーマンス指標はすべて明確に定義されており、その理由が選択されている。
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