論文の概要: Molecular Odor Prediction with Harmonic Modulated Feature Mapping and Chemically-Informed Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01296v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 12:17:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:53:27.817663
• Title: Molecular Odor Prediction with Harmonic Modulated Feature Mapping and Chemically-Informed Loss
• Title（参考訳）: 高調波変調特徴マッピングと化学インフォームドロスを用いた分子臭の予測
• Authors: HongXin Xie, JianDe Sun, Yi Shao, Shuai Li, Sujuan Hou, YuLong Sun, Yuxiang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい特徴マッピング法と分子アンサンブル最適化損失関数を提案する。 本手法は,様々な深層学習モデルにおいて,分子臭予測の精度を著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.654144823736143
• License:
• Abstract: Molecular odor prediction has great potential across diverse fields such as chemistry, pharmaceuticals, and environmental science, enabling the rapid design of new materials and enhancing environmental monitoring. However, current methods face two main challenges: First, existing models struggle with non-smooth objective functions and the complexity of mixed feature dimensions; Second, datasets suffer from severe label imbalance, which hampers model training, particularly in learning minority class labels. To address these issues, we introduce a novel feature mapping method and a molecular ensemble optimization loss function. By incorporating feature importance learning and frequency modulation, our model adaptively adjusts the contribution of each feature, efficiently capturing the intricate relationship between molecular structures and odor descriptors. Our feature mapping preserves feature independence while enhancing the model's efficiency in utilizing molecular features through frequency modulation. Furthermore, the proposed loss function dynamically adjusts label weights, improves structural consistency, and strengthens label correlations, effectively addressing data imbalance and label co-occurrence challenges. Experimental results show that our method significantly can improves the accuracy of molecular odor prediction across various deep learning models, demonstrating its promising potential in molecular structure representation and chemoinformatics.
• Abstract（参考訳）: 分子臭の予測は、化学、医薬品、環境科学といった様々な分野において大きな可能性を秘めており、新しい物質の迅速な設計と環境モニタリングの強化を可能にしている。 しかし、現在の方法は2つの大きな課題に直面している: 第一に、既存のモデルは非滑らかな目的関数と混合特徴次元の複雑さに苦しむ;第二に、データセットは重度のラベルの不均衡に悩まされ、モデルトレーニング、特にマイノリティクラスラベルの学習において悩まされる。 これらの問題に対処するために,新しい特徴マッピング法と分子アンサンブル最適化損失関数を導入する。 特徴学習と周波数変調を取り入れることで,各特徴の寄与を適応的に調整し,分子構造と匂い記述子の複雑な関係を効率的に把握する。 我々の特徴マッピングは,周波数変調による分子的特徴の活用において,モデルの有効性を高めつつ,特徴独立性を保っている。 さらに,損失関数はラベル重みを動的に調整し,構造的整合性を改善し,ラベル相関を強化し,データ不均衡やラベル共起問題に効果的に対処する。 実験結果から,本手法は様々な深層学習モデルにおける分子臭予測精度を大幅に向上させ,分子構造表現や化学情報学に有望な可能性を示す。

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