Sep, 2023

3D 去噪器是优秀的 2D 教师：通过去噪和跨模态蒸馏进行分子预训练

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TL;DRD&D 是一种自监督的分子表示学习框架，通过从 3D 去噪器中提炼的表示来预训练 2D 图形编码器，并在下游任务中无需准确的构象器获得 3D 信息和卓越的性能。
molecular representationspretraining3d conformer-based pretrainingd&dgraph encoder
发现论文，激发创造
  • 分子性质预测的去噪预训练

    该论文描述了一种基于去噪自编码的预训练技术，通过利用大量的 3D 分子结构数据学习下游任务的有意义的表示，从而实现分子属性预测的最新技术；实验证明，使用这种预训练目标显著提高了多个基准测试的性能，在广泛使用的 QM9 数据集中取得了新的最新技术成果。

    May, 2022

  • 使用 SE（3）不变去噪距离匹配进行分子几何预训练

    提出了利用 3D 几何结构进行预训练的方法，并提供了一种 3D 坐标去噪预训练框架以建模分子的平滑势能面。实验验证了该方法的效果和稳健性。

    Jun, 2022

  • 分子表示的统一的 2D 和 3D 预训练

    本文基于统一的 2D 和 3D 预训练，提出了一种新的基于图神经网络的表示学习方法，将原子坐标和原子间距编码，并通过图神经网络将其与原子表示融合。在 11 个下游分子属性预测任务中进行评估，其在 10 项任务中都获得了最先进的结果，2D 任务平均改进了 8.3％，同时在 2 个三维构象生成任务中也取得了显着的改进。

    Jul, 2022

  • 3D Infomax 提高了分子属性预测的 GNN 性能

    该研究提出了一种基于 2D 分子图的分子几何预训练模型，通过自监督学习方法，使其能够生成隐含的 3D 信息，显著提升各种性质的预测表现，并可跨多个不同的分子空间进行有效的迁移学习。

    Oct, 2021

  • 3D-Mol: 分子属性预测的新型对比学习框架与三维信息

    通过提取三维特征和使用对比学习的方法，我们的研究提出了一种名为 3D-Mol 的新型三维结构分子建模方法，用于准确表示空间结构，并在 7 个基准测试中展示了出色的性能。

    Sep, 2023

  • 分子属性预测的自动化三维预训练

    本文提出了一个名为 3D PGT 的新颖框架，它可以在无法获得几何结构的实际应用情况下，以 2D 结构为输入预测分子属性，实验证明与各种预训练基线相比，其具有更高的准确性，效率和泛化能力。

    Jun, 2023

  • 切片去噪：一种基于物理信息的分子预训练方法

    该论文提出一种名为 SliDe 的分子预训练新方法，利用切片去噪策略及随机切片方法，提高对分子力场的精确预测能力，从而优于传统基准模型在分子性质预测任务上的表现。

    Nov, 2023

  • 三维分数降噪分子预训练

    通过引入混合噪声策略和分数去噪方法（Frad），本研究提出一种新的坐标去噪方法，用于改进分子表示，并在 QM9 的 12 个任务中有 9 个任务达到新的最先进水平，并在 MD17 的 8 个目标中有 7 个目标取得了最先进水平。

    Jul, 2023

  • 非平衡分子的降噪预训练，用于准确和可转移的神经势

    本文提出了基于去噪预训练 (Equivariant Graph Neural Networks) 的新型神经势能预测方法，旨在解决对于大规模、复杂的分子体系建立准确、具有可迁移性的 GNN 神经势能预测模型的问题。实验结果表明，该方法具有很好的实用性，并成功地提高了神经势能预测的准确性。

    Mar, 2023

  • 室内场景解析的三维到二维提炼

    该论文提出了一种新的室内场景语义分割方法，使用一个新的 3D-to-2D 分解框架，可以从大规模的 3D 数据中提取 3D 特征，以增强从 RGB 图像中提取的 2D 特征，并通过对其进行标准化和语义相关的对抗性训练对其进行改进。

    Apr, 2021