对分子的图形神经过程:对对接得分和改善概括策略的评估
Miguel García-Ortegón1,2,3, Srijit Seal4, Carl Rasmussen5
1Statistical Laboratory, University of Cambridge, Wilberforce Rd, Cambridge, CB3 0WA, UK. mg770@cam.ac.uk.
神经过程 (NP) 显示出分子性质预测的前景,在少数射击学习中表现优于传统方法. 微调NP可以提高对新任务的概括性,使其对数据稀缺的科学研究具有价值.
科学领域:
- 机器学习 机器学习
- 计算化学计算化学
- 科学研究 科学研究
背景情况:
- 神经过程 (NP) 是提供不确定性估计的元学习模型,但它们在现实,多样化的科学环境中的应用尚未得到充分探索.
- 分子性质预测通常涉及稀疏的数据集和新的任务,对传统的机器学习和转移学习方法构成挑战.
研究的目的:
- 用DOCKSTRING数据集来评估图形神经过程 (NP) 对分子性质预测的有效性.
- 研究改善NP对科学应用中的不同任务的元概括的策略.
- 将NP性能与既定的基线进行比较,并探索它们在分子选的贝叶斯优化中的实用性.
主要方法:
- 应用图表神经过程 (NP) 到分子性质预测任务.
- 利用了DOCKSTRING数据集,这是一个多样化的分子对接得分集合.
- 实施和评估了微调策略,以加强NP的元泛化.
- 进行贝叶斯优化实验,将NP与高斯过程进行比较.
主要成果:
- 图表NP显示,与监督和转移学习基线相比,在少量学习场景中表现出竞争力.
- 微调策略显著改善了NP回归性能,并保持了准确的不确定性校准,特别是对于不同的任务.
- 在代分子查任务中,NP显示出与高斯过程相比的潜在优势.
结论:
- 应用于分子图的神经过程是分子性质预测的一个有希望的方法,特别是在低数据的制度.
- 拟议的微调策略增强了NP的科学meta-learning的概括能力.
- 在科学发现中,NP提供了一个强大的框架来解决数据稀缺和任务新性,包括分子性质预测和优化.
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