2 个月前

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。