
본 연구는 분자 특성 예측을 위한 새로운 자기 지도 학습 기반 그래프 신경망 모델 DIG-Mol을 제안한다. DIG-Mol은 대조 학습, 이중 상호작용 메커니즘, 독특한 분자 그래프 증강 전략을 활용하여 강력한 분자 표현을 학습한다. 이를 통해 다양한 분자 특성 예측 작업에서 최신 성능을 달성한다.


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분자 특성 예측을 위한 대조적 이중 상호작용 그래프 신경망


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FragNet이라는 새로운 그래프 신경망 아키텍처는 높은 예측 정확도를 제공할 뿐만 아니라 원자, 결합, 분자 조각 및 조각 연결과 같은 4가지 수준의 분자 하위 구조를 기반으로 예측에 대한 해석 가능성을 제공합니다.


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분자 특성 예측을 위한 그래프 신경망, FragNet: 4가지 수준의 해석 가능성 제공
