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用于学习分子指纹的图卷积网络

David Duvenaud†, Dougal Maclaurin†, Jorge Aguilera-Iparraguirre Rafael Gómez-Bombarelli, Timothy Hirzel, Alán Aspuru-Guzik, Ryan P. Adams

摘要

我们介绍了一种直接在图上运行的卷积神经网络。这些网络允许端到端学习预测管道,其输入可以是任意大小和形状的图。我们提出的架构推广了基于圆形指纹的标准分子特征提取方法。实验结果表明,这些数据驱动的特征更具可解释性,并在多种任务中表现出更好的预测性能。


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