图神经架构搜索中的分子性质预测不确定性量化

Jul, 2023

图神经架构搜索中的分子性质预测不确定性量化

Uncertainty Quantification for Molecular Property Predictions with Graph Neural Architecture Search

Shengli Jiang, Shiyi Qin, Reid C. Van Lehn, Prasanna Balaprakash, Victor M. Zavala

TL;DRAutoGNNUQ 是一种自动化不确定性量化方法，通过生成一组高性能的图神经网络（GNNs）进行分子属性预测，实现对预测的不确定性的估计，并利用方差分解来提供减少不确定性的有价值见解。在多个基准数据集上的计算实验证明，AutoGNNUQ 在预测准确性和不确定性的性能方面优于现有的不确定性量化方法。此外，利用 t-SNE 可视化方法来探索分子特征与不确定性之间的相关性，为数据集的改进提供了见解。AutoGNNUQ 在药物发现和材料科学等领域具有广泛的应用价值。

Abstract

graph neural networks (GNNs) have emerged as a prominent class of data-driven methods for molecular property prediction. However, a key limitation of typical GNN models is their inability to quantify uncertaintie

graph neural networks uncertainty quantification molecular property prediction autognnuq ensemble

发现论文，激发创造

使用神经网络进行分子性质预测的不确定性量化

文章通过对 5 个基准数据集的系统评估，研究不同的不确定性量化方法在回归任务中的性能表现，发现没有一种方法完全优于其他方法，也没有一种特别可靠的错误排名。作者建议在已有的技术中进行选择。

May, 2020

图学习的不确定性量化：一项综述

对图形模型中的不确定性进行量化的最新方法进行了概述，并将其组织为不确定性表示和处理方法，以加深对图形模型中不确定性量化方法的理解，从而提高其在关键应用中的效果和安全性。

Apr, 2024

对复杂动态系统中认识不确定性和随机不确定性量化的机器学习架构评估

本研究比较了多种机器学习技术的 UQ 准确性，并对两个模型（船只在波浪中的运动和 Majda-McLaughlin-Tabak 模型）进行了应用。

Jun, 2023

基于贝叶斯神经网络的多变量回归材料性质预测的不确定性量化

使用物理知识指导的贝叶斯神经网络（BNNs）进行材料预测，可实现准确的失效寿命预测和不确定性估计，提供决策依据。

Nov, 2023

用于图神经网络的准确可扩展的认知不确定性估计

我们提出了 G-DeltaUQ，这是一个新的训练框架，旨在改进图神经网络的内在不确定性估计，通过独特的图锚定策略适应图数据，从而在节点和图分类中实现更好的标定准确度。

Jan, 2024

图神经网络中的不确定性研究

通过综述现有的图卷积神经网络预测不确定性理论与方法，以及相关任务，我们主要关注不确定性的集成，这旨在增强模型性能与预测可靠性，从而桥接理论与实践，并连接不同的图卷积神经网络社区，同时为这个领域提供了有价值的研究方向。

Mar, 2024

准确且可扩展的图神经网络的确知性不确定性估计

安全部署图神经网络 (GNNs) 在分布偏移下需要模型提供准确的置信指标 (CI)。然而，尽管众所周知在计算机视觉领域 CI 质量随着分布偏移而降低，但 GNN 领域对此行为的研究仍然不足。因此，我们从在受控的结构和特征分布偏移下进行的 CI 校准案例研究开始，并证明了增强表达能力或模型规模并不总是导致 CI 性能的提高。因此，我们主张使用认识不确定性量化 (UQ) 方法来调节 CI。为此，我们提出了 G-$\Delta$UQ，这是一种新的单模型 UQ 方法，它将最近提出的随机居中框架扩展到支持结构化数据和部分随机性。在协变量、概念和图大小转移方面进行评估，G-$\Delta$UQ 不仅在获取校准 CI 方面优于几种受欢迎的 UQ 方法，而且在使用 CI 进行广义泛化预测或 OOD 检测时也优于其他方法。总的来说，我们的工作不仅引入了一种新的灵活的 GNN UQ 方法，还对安全关键任务中的 GNN CI 提供了新的见解。

Sep, 2023

分子不确定性估计：要求和方法

本研究使用以图神经网络为代表的机器学习技术对分子动力学进行高效计算，提出了一种新的基于高斯过程扩展的局部神经核，开创了分子力场不确定性估计的先河，实验结果表明该方法性能明显优于现有技术。

Jun, 2023

基于 DNN 的分子性质预测的可扩展不确定性估计方法评估

本研究旨在定量比较 GCNNs 中不确定性估计的可扩展技术，介绍了一组定量标准来捕捉不同方面的不确定性，并使用这些标准在 QM9 数据集上理论和实验比较了 MC-Dropout、deep ensembles 和 bootstrapping 这些不确定估计方法，结果表明合奏和自举法始终优于 MC-Dropout 方法，在不同的具体情境中具有不同的优点和缺点，并突出了来自不同领域的不确定性所带来的挑战。

Oct, 2019

使用贝叶斯神经网络模型对分子性质预测的不确定性量化

本研究采用贝叶斯神经网络在分子性质预测中量化预测的不确定性，证明不确定性量化的必要性，从而提高分子应用的可靠性。

Nov, 2018