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通过合成坐标在分子图上进行定向信息传递

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通过合成坐标在分子图上进行定向信息传递

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通过定向消息传递利用坐标的图神经网络最近在多个分子特性预测任务中取得了最新进展。然而，它们依赖于通常不可用的原子位置信息，而获取这些信息通常非常昂贵甚至不可能。在本文中，我们提出了合成坐标，使高级 GNN 的使用无需真正的分子配置。我们提出了两种距离作为合成坐标：指定分子配置粗略范围的距离界限，以及使用个性化 PageRank 的对称变体的基于图的距离。为了利用距离和角度信息，我们提出了一种将普通图神经网络转换为定向 MPNN 的方法。我们表明，通过这种转换，我们可以在 ZINC 基准上将普通图神经网络的误差降低 55%。此外，我们通过在 SMP 和 DimeNet ++ 模型中加入合成坐标，在 ZINC 和无坐标 QM9 上取得了最新进展。我们的实现可以在线获得。1

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