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molecular machine learning
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面向大规模多任务数据集的分子学习基础模型
我们提供了七个新颖数据集，覆盖了超过 1 亿个分子和 3000 个任务，用于支持分子学习的基础模型的开发，并介绍了一个简化构建和训练分子机器学习模型的图形机器学习库。通过在大量的量子数据上进行训练，我们实证观察到在低资源的生物学数据集上的表
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9 months ago
ChemBERTa-2：面向化学基础模型的发展
本文探讨使用 SMILES 语言构建化学基础模型 ChemBERTa-2，并经过预训练过程的优化，发现在分子预测任务上优于现有的最先进架构。
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2 years ago
通过图神经网络进行分子对比学习表示
本文介绍了 MolCLR 框架：通过图神经网络的分子对比学习，基于大规模未标记的分子数据集学习不同 iable 的表征，提供预训练和微调来有效地预测分子性质，实验结果显示该框架在分类和回归任务上显着提高了性能。
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3 years ago
MoleculeNet: 分子机器学习基准
MoleculeNet 是一个大规模分子机器学习基准测试，为多种先前提出的分子特征化和学习算法提供高质量的开源实现，并证明了可学习的表示是分子机器学习的强大工具，但其性能受到数据稀缺和高度不平衡分类的影响，物理感知特征化的使用对于量子力学和
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7 years ago
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