
분자 특성 예측을 위한 트랜스포머 모델의 현재 연구 동향을 분석하고, 모델 구현 시 고려해야 할 주요 의사결정 사항을 제시한다.


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분자 특성 예측을 위한 트랜스포머 모델: 지난 5년간의 교훈



그래프 신경망 모델의 한계인 예측 불확실성 정량화 능력을 개선하기 위해 AutoGNNUQ 접근법을 제안하였다. AutoGNNUQ는 신경망 구조 탐색을 통해 앙상블 모델을 구축하여 데이터 및 모델 불확실성을 분리하고 정량화할 수 있다.



분자 특성 예측을 위한 그래프 신경망 구조 탐색을 통한 불확실성 정량화



분자 표현 모델의 불확실성을 정량화하고 평가하여 불확실성 기반 응용 분야에 대한 통찰을 제공한다.



분자 표현 모델의 불확실성 벤치마킹
