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Molecular Property Prediction On

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RMSE

評価結果

このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果

モデル名
RMSE
Paper TitleRepository
N-GramRF0.812N-Gram Graph: Simple Unsupervised Representation for Graphs, with Applications to Molecules
SMA0.609Self-Guided Masked Autoencoders for Domain-Agnostic Self-Supervised Learning
ChemBERTa-2 (MTR-77M)0.798ChemBERTa-2: Towards Chemical Foundation Models
GROVER (large)0.823Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data
D-MPNN0.683Analyzing Learned Molecular Representations for Property Prediction
N-GramXGB2.072N-Gram Graph: Simple Unsupervised Representation for Graphs, with Applications to Molecules
GROVER (base)0.817Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data
SPMM0.706Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model
Uni-Mol0.603Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework-
ChemBFN0.746A Bayesian Flow Network Framework for Chemistry Tasks
S-CGIB0.762±0.042Pre-training Graph Neural Networks on Molecules by Using Subgraph-Conditioned Graph Information Bottleneck-
ChemRL-GEM0.66ChemRL-GEM: Geometry Enhanced Molecular Representation Learning for Property Prediction-
PretrainGNN0.739Strategies for Pre-training Graph Neural Networks
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