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LLM 与 GNN 互补：用于多模态图学习的 LLM 蒸馏
利用 GALLON 框架，将 LLMs 与 GNNs 能力结合起来，通过提取多模态知识到一个统一的多层感知器模型（MLP），集成了分子的丰富文本和视觉数据与 GNNs 的结构分析能力，显著提高了分子性质预测的准确性和效率。
PDFa month ago
GIT-Mol: 分子科学的多模态大型语言模型与图形、图像和文本
通过引入 GIT-Mol 和 GIT-Former，我们开发了一种创新的任意类型到语言的分子翻译策略，并在分子字幕生成方面实现了 10%-15% 的改进，在属性预测方面提高了 5%-10% 的准确性，并且在分子生成有效性方面提高了 20%。
PDFa year ago
MUDiff：完整分子生成的统一扩散
本文提出一种新的分子数据生成模型，它将离散与连续的扩散过程相结合。通过扩散过程的使用，可以捕获分子过程的概率性质，并探索不同因素对分子结构和性质的影响。此外，文中还提出了一种新颖的图形变换器架构，用于去噪扩散过程，可以用于学习鲁棒的分子
PDFa year ago
可控卷积神经网络的隐式神经卷积核
使用 MLP 来参数化 G - 可操作的卷积核，提出了一种简单灵活的 Steerable CNNs 框架，可推广到任何可建立 G - 等变 MLP 的群组 G。在点云（ModelNet-40）和分子数据（QM9）上应用我们的方法，与标准的
PDF2 years ago
神经马尔可夫逻辑网络
介绍了一种神经马尔可夫逻辑网络 (NMLNs) 的统计关系学习系统，其借鉴了马尔可夫逻辑的思想，通过神经网络隐式表示逻辑规则作为关系结构上的潜在势函数，克服了基于神经符号方法的嵌入缺失等问题，在知识库补全、三元组分类和分子 (图) 数据生成
PDF5 years ago