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アイテム
対照学習を用いたGNNによる化合物特性予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236952
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236952b470575b-7930-42aa-b27c-cc5d8b9c1b71
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-5ZJ-02.pdf (326.5 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 対照学習を用いたGNNによる化合物特性予測 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | コンピュータと人間社会 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東工大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東工大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東工大 | ||||||||||||
| 著者名 |
青木, 滉志郎
× 青木, 滉志郎
× 大上, 雅史
× Kengkanna, Apakorn
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 分子特性予測は、計算機上での創薬や材料探索において重要なタスクであり、特性を正確に予測することは、期待する特性を持つ分子の評価・選択において有用である。さらにGNNs（Graph Neural Networks）は、分子のグラフ構造を入力として直接エンコードすることができ、分子表現学習の分野において近年注目されている。しかしGNNを用いた分子表現学習には、エンコードの際の分子のトポロジー情報の欠損や化学空間の広さ、ラベル付きデータの不足といった大きな三つの問題がある。そこで本研究では、事前学習として対照学習を導入したモデルを設計し、分子特性予測性能を検証した。 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 683-684, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
