KPGT
改进分子表征学习,清华团队提出知识引导的图 Transformer 预训练框架
编辑 | 紫罗学习有效的分子特征表征以促进分子特性预测,对于药物发现具有重要意义。最近,人们通过自监督学习技术预训练图神经网络(GNN)以克服分子特性预测中数据稀缺的挑战。然而,当前基于自监督学习的方法存在两个主要障碍:缺乏明确的自监督学习策略和 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究团队,提出了知识引导的图 Transformer 预训练(Knowledge-guided Pre-training of Graph Transformer,KPGT),这是一种自监督学习框架,通过显著增
11/23/2023 3:55:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用