Открытый код ФКН ВШЭ

GNN-Tox

Код, позволяющий выполнить предобучение для графовой модели для прогноза свойств молекул. Предлагаемый авторами метод - Descriptor-base Graph Self-Supervised Learning - позволяет включать центры дескрипторов в задачу предобучения на уровне узлов, решая основные проблемы предшественников: отсутствие информации о домене во вспомогательных задачах на уровне узлов и высокая вычислительная сложность одновременного обучения для методов на основе мотивов и на уровне узлов. В серии экспериментов исследователи сравнивают свой подход с существующими бейзлайнами предобучения, демонстрируя существенно возросшее качество прогноза. Код может быть полезен исследователям графовых нейронных сетей, молекулярной биологии, DL-исследователям и DS-специалистам.

статья | код

GitHub

GitHub - li-xinze/GNN-Tox: Pytorch implementation of paper "Predicting Molecule Toxicity via Graph Neural Networks"

Pytorch implementation of paper "Predicting Molecule Toxicity via Graph Neural Networks" - li-xinze/GNN-Tox

www.tgoop.com/hse_cs_opensource/58

696 viewsNov 22 at 10:05

GNN-Tox

Код, позволяющий выполнить предобучение для графовой модели для прогноза свойств молекул. Предлагаемый авторами метод - Descriptor-base Graph Self-Supervised Learning - позволяет включать центры дескрипторов в задачу предобучения на уровне узлов, решая основные проблемы предшественников: отсутствие информации о домене во вспомогательных задачах на уровне узлов и высокая вычислительная сложность одновременного обучения для методов на основе мотивов и на уровне узлов. В серии экспериментов исследователи сравнивают свой подход с существующими бейзлайнами предобучения, демонстрируя существенно возросшее качество прогноза. Код может быть полезен исследователям графовых нейронных сетей, молекулярной биологии, DL-исследователям и DS-специалистам.

статья | код

BY Открытый код ФКН ВШЭ