論文の概要: Data Fusion of Deep Learned Molecular Embeddings for Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07297v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 21:40:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:24:27.906318
• Title: Data Fusion of Deep Learned Molecular Embeddings for Property Prediction
• Title（参考訳）: 特性予測のための深層学習分子埋め込みのデータ融合
• Authors: Robert J Appleton, Brian C Barnes, Alejandro Strachan,
• Abstract要約: 我々はデータ融合技術を用いて、様々な単一タスクモデルの学習された分子組込みを組み合わせ、この組込みについてマルチタスクモデルを訓練した。 融合マルチタスクモデルはスパースデータセットの標準マルチタスクモデルより優れており、単一タスクモデルと比較してデータ制限特性の予測が拡張可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License:
• Abstract: Data-driven approaches such as deep learning can result in predictive models for material properties with exceptional accuracy and efficiency. However, in many problems data is sparse, severely limiting their accuracy and applicability. To improve predictions, techniques such as transfer learning and multi-task learning have been used. The performance of multi-task learning models depends on the strength of the underlying correlations between tasks and the completeness of the dataset. We find that standard multi-task models tend to underperform when trained on sparse datasets with weakly correlated properties. To address this gap, we use data fusion techniques to combine the learned molecular embeddings of various single-task models and trained a multi-task model on this combined embedding. We apply this technique to a widely used benchmark dataset of quantum chemistry data for small molecules as well as a newly compiled sparse dataset of experimental data collected from literature and our own quantum chemistry and thermochemical calculations. The results show that the fused, multi-task models outperform standard multi-task models for sparse datasets and can provide enhanced prediction on data-limited properties compared to single-task models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングのようなデータ駆動型アプローチは、極めて精度と効率のよい材料特性の予測モデルをもたらす可能性がある。 しかし、多くの問題においてデータは希少であり、精度と適用性を著しく制限している。 予測を改善するために、トランスファーラーニングやマルチタスクラーニングといった技術が用いられている。 マルチタスク学習モデルの性能は、タスクとデータセットの完全性の間の基礎となる相関性の強さに依存する。 標準マルチタスクモデルは、弱い相関特性を持つスパースデータセットで訓練すると、性能が低下する傾向にある。 このギャップに対処するために、我々はデータ融合技術を用いて、様々な単一タスクモデルの学習された分子組込みを組み合わせ、この組込みに関するマルチタスクモデルを訓練した。 本手法は、小分子の量子化学データのベンチマークデータセットや、文献から収集した実験データのスパースデータセット、および我々の量子化学および熱化学計算に広く用いられている。 その結果、融合したマルチタスクモデルはスパースデータセットの標準マルチタスクモデルより優れており、シングルタスクモデルと比較してデータ制限特性の予測が拡張可能であることがわかった。

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