Dec, 2023

三维原子系统的几何 GNN 指南

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TL;DR计算模型，几何图，几何图神经网络，三维原子系统，机器学习架构
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发现论文，激发创造
  • 几何图神经网络综述：数据结构、模型与应用

    基于几何信息传递的数学预备知识，本论文从现有模型的角度提供了对几何图神经网络的统一视角，并总结了其应用以及相关数据集，以促进后续方法开发和实验评估的研究，同时还讨论了几何图神经网络的挑战和未来潜在方向。

    Mar, 2024

  • 量子启发式的几何建模的神经网络

    通过创造物理系统的 3D 多体点云，我们提出了一种新型的基于等变矩阵乘积态 (MPS) 的消息传递策略，有效地建模复杂的多体关系并捕捉了几何图中的对称性，超越了现有的几何图神经网络的平均场近似，并在预测经典牛顿系统和量子张量哈密顿矩阵等基准任务上验证了其卓越的准确性，堪称参数化几何张量网络的创新应用。

    Jan, 2024

  • 三维分子图形的几何完整感知机网络

    介绍了一种新的 GCPNet 图神经网络，其具有 SE (3) 置换对称性，用于 3D 分子图形表示学习，在蛋白质 - 配体结合亲和力预测，蛋白质结构排序和牛顿多体系统建模任务中均取得了最先进的效果。

    Nov, 2022

  • 用于三维大分子结构的等变图神经网络

    应用等变图神经网络提高在结构生物学中解决机器学习中出现的三维大分子结构的难题，在八个任务中，在三个任务上超越了所有基准模型，在另外两个任务上并列第一，在使用高阶表示和球面谐波卷积的等变网络中表现良好。此外，我们证明迁移学习可以进一步提高特定下游任务的性能。

    Jun, 2021

  • GemNet: 面向分子的通用定向图神经网络

    本研究介绍了一种新型的 Geometric Message Passing Neural Network（GemNet）结构，采用了定向边嵌入和双跳消息传递，展现出图神经网络在预测分子动力学方面的强大效果和广阔前景。

    Jun, 2021

  • 几何图卷积神经网络：Geom-GCN

    本文提出了一种新的基于几何学聚合的 aggregation 方案，包含三个模块：节点嵌入，结构化邻域和双层聚合，并将其实现到图卷积网络中，命名为 Geom-GCN。在多个开放数据集上的实验结果表明，Proposed Geom-GCN 已经达到了当前状态的最佳性能。

    Feb, 2020

  • 图神经网络与三维拓扑

    本研究测试应用几何深度学习到低维拓扑问题的效果，在一个简单的模型中，使用图神经网络来判断一对图是否给出同构三维多样体，通过监督学习和强化学习来训练和优化神经网络模型的准确率和效率。

    May, 2023

  • 关于几何图神经网络表达能力的研究

    本研究提出了符合物理对称性的几何图卷积神经网络测试 GWL，并使用 GWL 研究了符合物理对称性的几何图卷积神经网络的表达能力，发现等变层扩展了局部邻域之外的几何信息，高阶张量和标量化使几何图卷积神经网络具有最大的表达能力。

    Jan, 2023

  • 不变量和等变量的经典与量子图神经网络比较

    机器学习算法、图神经网络、量子计算、等变图神经网络和二元分类任务是本文的关键词和研究主题。

    Nov, 2023

  • 表面网络

    本研究提出了一种名为 Surface Networks（SN）的模型，该模型通过利用三维曲面的外部微分几何属性，如 Dirac 算子的频谱来定义稳定的形状表示，并证明其对变形和离散化具有稳定性，在两项挑战性任务上展示了 SN 的高效性和多功能性，包括使用 SN 构建的变分自编码器进行时间预测。

    May, 2017