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アイテム
Graph Transformerを用いた化学反応の生成物予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226908
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226908955bdf0e-9647-485b-a6f7-d41e5319257a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS23144004.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-07-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Graph Transformerを用いた化学反応の生成物予測 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学物質・情報卓越教育院 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 著者名 |
牧野, 峻也
× 牧野, 峻也
× 安尾, 信明
× 関嶋, 政和
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 創薬に必要な高額なコストと時間を削減するために，深層学習を活用した分子生成モデルが研究されている．本研究では，化合物最適化や化学反応生成物予測の問題に対して，Transformer を拡張した新たな分子グラフ翻訳モデルを開発し，評価した．このモデルは化学反応生成物予測のための USPTO データセットにおいて 86.5% の精度を示し，他の手法と比べて優れた性能を示したが，同様のアーキテクチャを使用した文字列ベースの Molecular Transformer の精度は若干下回った． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2023-MPS-144, 号 4, p. 1-3, 発行日 2023-07-17 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
