論文の概要: Efficient Training of Transformers for Molecule Property Prediction on Small-scale Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04909v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 21:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:10:34.445457
• Title: Efficient Training of Transformers for Molecule Property Prediction on Small-scale Datasets
• Title（参考訳）: 大規模データセット上での分子特性予測のための変圧器の効率的な訓練
• Authors: Shivesh Prakash,
• Abstract要約: 血液脳関門(BBB)は、脳を循環系から分離する保護障壁として機能する。 BBB透過性を測定する従来の実験手法は、大規模スクリーニングでは困難で実用的ではない。 本稿では,低データ方式のGPSトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The blood-brain barrier (BBB) serves as a protective barrier that separates the brain from the circulatory system, regulating the passage of substances into the central nervous system. Assessing the BBB permeability of potential drugs is crucial for effective drug targeting. However, traditional experimental methods for measuring BBB permeability are challenging and impractical for large-scale screening. Consequently, there is a need to develop computational approaches to predict BBB permeability. This paper proposes a GPS Transformer architecture augmented with Self Attention, designed to perform well in the low-data regime. The proposed approach achieved a state-of-the-art performance on the BBB permeability prediction task using the BBBP dataset, surpassing existing models. With a ROC-AUC of 78.8%, the approach sets a state-of-the-art by 5.5%. We demonstrate that standard Self Attention coupled with GPS transformer performs better than other variants of attention coupled with GPS Transformer.
• Abstract（参考訳）: 血液脳関門(BBB)は、脳を循環系から分離する保護障壁として機能し、物質の中枢神経系への通過を調節する。 潜在的な薬物のBBB透過性を評価することは、効果的な薬物ターゲティングに不可欠である。 しかし, BBB透水性測定の従来の実験手法は, 大規模検層では困難であり, 実用的ではない。 したがって,BBB透過性を予測する計算手法を開発する必要がある。 本稿では,低データ方式のGPSトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 提案手法は,BBBPデータセットを用いたBBB透水性予測タスクにおいて,既存のモデルを上回る最先端性能を実現した。 ROC-AUCは78.8%であり、最先端は5.5%と設定されている。 我々は,GPSトランスを併用した標準的なセルフアテンションが,GPSトランスと組み合わせた他のタイプのアテンションよりも優れた性能を示すことを示した。

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