論文の概要: Equivariant Spherical Transformer for Efficient Molecular Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23086v1
• Date: Thu, 29 May 2025 04:43:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.681329
• Title: Equivariant Spherical Transformer for Efficient Molecular Modeling
• Title（参考訳）: 効率的な分子モデリングのための同変球形変圧器
• Authors: Junyi An, Xinyu Lu, Chao Qu, Yunfei Shi, Peijia Lin, Qianwei Tang, Licheng Xu, Fenglei Cao, Yuan Qi,
• Abstract要約: 我々は,群表現の空間領域内でトランスフォーマー構造を利用する新しいフレームワークであるEquivariant Spherical Transformer (EST)を紹介した。 ESTは、優れた表現性を達成しつつ、テンソル積の関数空間を包含することができる。 実験では、OC20やQM9を含む様々な分子ベンチマークにおいて、ESTによる最先端性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.616200165174097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: SE(3)-equivariant Graph Neural Networks (GNNs) have significantly advanced molecular system modeling by employing group representations. However, their message passing processes, which rely on tensor product-based convolutions, are limited by insufficient non-linearity and incomplete group representations, thereby restricting expressiveness. To overcome these limitations, we introduce the Equivariant Spherical Transformer (EST), a novel framework that leverages a Transformer structure within the spatial domain of group representations after Fourier transform. We theoretically and empirically demonstrate that EST can encompass the function space of tensor products while achieving superior expressiveness. Furthermore, EST's equivariant inductive bias is guaranteed through a uniform sampling strategy for the Fourier transform. Our experiments demonstrate state-of-the-art performance by EST on various molecular benchmarks, including OC20 and QM9.
• Abstract（参考訳）: SE(3)-equivariant Graph Neural Networks (GNN) は群表現を用いて分子システムモデリングを行う。 しかし、テンソル積に基づく畳み込みに依存するメッセージパッシングプロセスは、不完全群表現と非線型性によって制限され、表現性を制限する。 これらの制限を克服するために、フーリエ変換後の群表現の空間領域内でトランスフォーマー構造を利用する新しいフレームワークであるEquivariant Spherical Transformer (EST)を導入する。 理論的および実験的に、ESTが優れた表現性を実現しつつ、テンソル積の関数空間を包含できることを実証する。 さらに、ESTの同変帰納バイアスはフーリエ変換の均一サンプリング戦略によって保証される。 実験では、OC20やQM9を含む様々な分子ベンチマークにおいて、ESTによる最先端性能を実証した。

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