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アイテム
対照学習を用いたグラフニューラルネットワークによる化合物の特性予測の最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234842
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2348427b0c9cf2-5395-4909-a4ca-2a686a1d3c7a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2026年6月13日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-13 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 対照学習を用いたグラフニューラルネットワークによる化合物の特性予測の最適化 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | バイオ情報学1 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 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(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者名 |
青木, 滉志郎
× 青木, 滉志郎
× Apakorn, Kengkanna
× 大上, 雅史
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 創薬プロセスの効率化を目的として,化合物の物性や標的分子に対する活性を機械学習によって予測するバーチャルスクリーニング技術が活用されている.しかし化合物の特性ラベルの得られたデータの不足という問題が存在する.そのため本研究では,大量のラベルなしデータを用いた事前学習法である対照学習に注目し,対照学習におけるラベルなしデータの水増し処理法(augment 手法)を最適化することで,化合物の特性予測精度向上に寄与する要素の検証を行った. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学(BIO) 巻 2024-BIO-78, 号 15, p. 1-7, 発行日 2024-06-13 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||||||
| 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 | |||||||||||