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分子掩码图模型中分词器和解码器的重新思考
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了基于蒙版图建模的自监督表示学习在分子图领域的表现，并探索了引入表达力强的解码器对于自编码器表示学习的潜力。提出了一种新颖的蒙版图建模方法 SimSGT，并实验证明其优于现有的分子自监督学习方法。
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关键要点
- 基于蒙版图建模的自监督表示学习在分子图领域表现出色。
- 文章从分子图的分词器、分图掩盖和图自编码器三个关键组件进行总结。
- 总结了常见的分子分词器，并研究评估其作为重构目标的角色。
- 探索了引入表达力强的解码器对自编码器表示学习的潜力。
- 提出了一种新颖的蒙版图建模方法SimSGT，并证明其优于现有的分子自监督学习方法。
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