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MHG-GNN：分子超图语法与图神经网络的组合
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为MGSSL的基于图形的分子数据自我监督学习方法，使用自生成基元的预训练框架来捕获分子图信息，并在不同的下游基准任务上进行了广泛实验，表明其优于所有最先进的基线。
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关键要点
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研究提出了一种名为MGSSL的自我监督学习方法。
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MGSSL基于图形，专注于分子数据。
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采用自生成基元的预训练框架捕获分子图信息。
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框架可以以宽度优先或深度优先的方式执行。
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在多个下游基准任务上进行了广泛实验。
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实验结果表明MGSSL优于所有最先进的基线。
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