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Publication Information


Title
Japanese:対照学習を用いたGNNによる化合物特性予測 
English: 
Author
Japanese: 青木滉志郎, 大上雅史, Kengkanna Apakorn.  
English: Koshiro Aoki, Masahito Ohue, Apakorn Kengkanna.  
Language Japanese 
Journal/Book name
Japanese: 
English: 
Volume, Number, Page        
Published date Mar. 16, 2024 
Publisher
Japanese: 
English: 
Conference name
Japanese:情報処理学会第 86回全国大会 
English: 
Conference site
Japanese:横浜市 
English: 
Official URL https://www.ipsj.or.jp/event/taikai/86/index.html
 
Abstract 分子特性予測は、計算機上での創薬や材料探索において重要なタスクであり、特性を正確に予測することは、期待する特性を持つ分子の評価・選択において有用である。さらにGNNs（Graph Neural Networks）は、分子のグラフ構造を入力として直接エンコードすることができ、分子表現学習の分野において近年注目されている。しかしGNNを用いた分子表現学習には、エンコードの際の分子のトポロジー情報の欠損や化学空間の広さ、ラベル付きデータの不足といった大きな三つの問題がある。そこで本研究では、事前学習として対照学習を導入したモデルを設計し、分子特性予測性能を検証した。

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