2020年12月

論文紹介: 3D座標を使う分子特性予測向けグラフ注意ニューラルネットワーク

arXivのプレプリントとして、分子の特性予測に向けたDGANN（Directed Graph Attention Neural Network）を提案する論文です。 / 化学結合を辺として使い、原子と結合の局所情報をグラフ注意機構で学習し、Transformerブロックで分子全体の表現を集約すると説明されています。 / 位置ベクトルや3D座標を入力に使う点が特徴で、距離情報を主に使う既存手法との差を打ち出しています。