基于图卷积网络的分子指纹学习

NIPSSep, 2015

Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints

David Duvenaud, Dougal Maclaurin, Jorge Aguilera-Iparraguirre, Rafael Gómez-Bombarelli, Timothy Hirzel...

TL;DR本文介绍了一种可直接在图形上操作的卷积神经网络，其架构推广了基于圆形指纹的标准分子特征提取方法，说明这些数据驱动的特征更易解释，并且在多种任务上具有更好的预测性能。

Abstract

We introduce a convolutional neural network that operates directly on graphs. These networks allow end-to-end learning of prediction pipelines whose inputs are graphs of arbitrary size and shape. The architecture

convolutional neural networks graphs molecular feature extraction interpretable features predictive performance

发现论文，激发创造

分子图卷积：超越指纹技术

描述了分子结构的分子 “图卷积”，这是一种针对无向图学习的机器学习架构，可以更好地利用图结构中的信息，为基于配体的虚拟筛选开辟了新局面。

Mar, 2016

学习用于图形的卷积神经网络

该研究提出了一种学习卷积神经网络用于任意图形的框架，以提取本地连接区域。使用公认的基准数据集，我们证明了学习特征表示与最先进的图形核心竞争，并且计算效率很高。

May, 2016

快速局部谱滤波的图卷积神经网络

该研究将卷积神经网络推广到高维不规则图像中，通过谱图理论提出了一种卷积滤波器设计方法，在保持线性和常数学习复杂度的同时，实现了对任意图结构的卷积作用，成功在图像识别领域实现了局部、平稳、组合特征的学习。

Jun, 2016

分析学习的分子表征进行性质预测

在分子属性预测的算法解决方案中，神经机器技术的进步导致了一系列算法解决方案，其中神经网络应用于计算分子指纹或专家制作的描述符以及构造学习分子表示的图卷积神经网络最为有效，这项研究进行了广泛的基准测试，并提出了优于现有模型的图卷积模型的实证发现。

Apr, 2019

基于模式的图卷积神经网络

该论文介绍了一种新的卷积神经网络架构，名为 Motif-CNN，能够处理具有不规则连接结构的图形，特别是异构图形，实现了半监督节点分类，并在真实社交网络和多个代表性异构图形数据集上显示出与现有图形卷积神经网络和其他最先进技术相比的显着优势。

Nov, 2017

自适应图卷积神经网络

本研究提出了一种基于自适应图的距离度量学习的广义灵活图卷积神经网络（Graph CNNs），在九个图结构数据集上，实现了收敛速度和预测精度方面的显著性能提升。

Jan, 2018

具有图卷积神经网络的稳健空间滤波

本文介绍了一种基于图卷积神经网络的新型神经学习框架并探讨了其在处理结构化和非结构化分类问题方面的应用，证明该方法在文档和分子分类问题方面具有国际领先水平。

Mar, 2017

可以最终模拟本地结构的图卷积

我们提出了一种很简单的方法来修改 GIN 卷积，以便使网络可以检测到很小的环，这对于在化学上下文中对图形子结构进行分析的下游任务非常重要。在真实的分子属性数据集上进行测试，我们的模型始终改善了大型多任务数据集的性能，无论是在全局还是在每个任务的设置中。

Nov, 2020

图表，卷积和神经网络：从图滤波器到图神经网络

本文利用图信号处理来表征图神经网络（GNNs）的表征空间，讨论了图卷积滤波器在 GNNs 中的作用，并展示了这类滤波器所建立的任何架构都具有置换等变性和对网络拓扑的稳定性的基本属性。然后，我们讨论了扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的 GNNs 以及它们的属性，并最终研究了在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中使用 GNNs 的相关研究。

Mar, 2020

FeaStNet: 基于特征导向的图卷积用于三维形状分析

该研究提出了一种新颖的图卷积算子，通过动态地计算网络所学习到的特征与图上邻域之间的对应关系来实现任意连接的图邻域与滤波器权重之间的对应关系，并通过实验结果验证该方法可以从原始输入坐标学习有效的形状表示，而不依赖于形状描述符。

Jun, 2017