Recently, message-passing neural networks (MPNN) provide a promising tool for
dealing with molecular graphs and have achieved remarkable success in
facilitating the discovery and materials design with desired pro
本文研究在分子图中应用神经信息传递以提高物质形成能预测及其他性质。通过引入边更新网络和各个原子的隐藏状态,该方法在 QM9、材料计划和 OQMD 三个公开数据集上表现出明显的优势。此外,通过比较使用 K 近邻、最大距离截断或泰森多边形图法生成晶体结构图,结果表明使用 K 近邻生成图可以获得更好的预测准确性。