打破GNN与语言模型间壁垒,图辅助多模态预训练框架用于催化剂筛选,登Nature子刊
编辑 | KX吸附能是一种反应性描述符,必须准确预测,才能有效地将机器学习应用于催化剂筛选。 该过程涉及在催化表面上的不同吸附构型中找到最低能量。 尽管图神经网络在计算催化剂系统的能量方面表现出色,但它们严重依赖原子空间坐标。- 970
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改进份子表征进修,清华团队提出学问诱导的图 Transformer 预训练框架
编辑 | 紫罗进修有效的份子特性表征以促进份子特性预计,对于药物发现具有重要意义。最近,人们通过自监视进修技术预训练图神经网络(GNN)以克服份子特性预计中数据稀缺的挑衅。然而,当前鉴于自监视进修的要领存在两个主要障碍:缺乏明确的自监视进修策略和 GNN 的能力有限。近日,来自清华大学、西湖大学和之江实验室的研讨团队,提出了学问诱导的图 Transformer 预训练(Knowledge-guid…- 6
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10行代码搞定图Transformer,图神经网络框架DGL迎来1.0版本
2019 年,纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架 DGL (Deep Graph Library)。如今 DGL 1.0 正式颁布!- 18
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撑持异构图、集成GraphGym,超好用的图神经网络库PyG更新2.0版本
当前最流行和广泛使用的 GNN 库 PyG(PyTorch Geometric)现在出 2.0 版本了,新版本提供了全面的异构图撑持、GraphGam 以及很多其他特性,这一系列改进,为使用者带来了更好的用户体验。- 24
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微软工程师用PyTorch实现图注意力网络,可视化效果惊艳
近日,一个关于图注意力网络可视化的项目吸引了大批研究人员的兴趣,上线仅仅一天,收获 200+ 星。该项目是关于用 PyTorch 实现的图注意力网络(GAT),包括易于理解的可视化。- 12
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