BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-07T00:00:00Z

多模态表示学习用于分子属性预测：序列、图形、几何

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内容提要

本文提出了一种新的数据增强技术，通过修改分子图的拓扑结构生成具有相同分子连通性索引的增强数据。实验证明，基于重要的分子拓扑特征生成的增强数据可以提高分子性质的预测准确度，为化学信息学研究中的数据增强提供了新的视角。

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标签

分子图拓扑结构 分子性质预测 分子连通性索引 化学信息学 数据增强技术