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グラフニューラルネットワーク

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Yoshimaru's Blog•5ヶ月前

Pytorch Geometricで知識グラフを処理には？（ナレッジグラフ Advent Calendar 2024）

ナレッジグラフ Advent Calendar 2024の記事です． https://adventar.org/calendars/11112 最近，GNN実装でPytorch Geometricとにらめっこしていたので，ナレッジグラフとリンク予測とかGNNとかを実装するときにPytorch Geometric（以降PyG）をどう使えるのかをふと思ったので，軽くまとめてみます． グラフと一般的なKGとの違い そもそも，GNNで全部処理できるんじゃないかということですが，一般的なグラフ処理と知識グラフ処理の自分が見ている中でのイメージは，以下のようなものです． グラフ → 頂点と辺（ノード; N…

#知識グラフ#Pytorch#Python#グラフニューラルネットワーク

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どこから見てもメンダコ•1年前

拡散モデルによる分子デザイン①： 同変グラフ拡散モデルの実装

同変グラフ畳み込み拡散モデル（EDM: E(3) Equivariant Diffusion Model）による分子生成をtf2で実装します。 同変グラフ拡散モデルによる分子生成 拡散モデルによる分子デザイン 拡散モデルの優位性 ① 学習安定性が高く、大きく複雑な構造生成が可能 ② 高精度な条件付け生成により、実務的な分子デザインが可能 創薬・材料科学分野で広がる応用 EDM：同変グラフ畳み込み拡散分子生成モデル 同変グラフ畳み込みネットワーク 並進・回転同変性の獲得 拡散モデルとの組み合わせ TF2での実装 QM9データセットの入手 分子構造をネットワーク入力用にフォーマット 同変グラフ畳み…

#拡散モデル#ケモインフォマティクス#グラフニューラルネットワーク
まさおのデータサイエンティストへの道•2年前

GCN(Graph Convolutional Networks)を使用して化合物の物性値を予測してみた

0.はじめに 化合物の物性予測の際には、記述子を用いたり、フィンガープリントを用いたり等アプローチがいくつかあります。 今回、化合物の構造データ（グラフデータ）から畳み込み演算により特徴を抽出しながらモデルを構築するGCNN（Graph Convolutional Neural Network）を使用して化合物の水溶解度予測の実装をしてみました。 実装には、Pytorch Geometricを使用しました。インストール方法等に関しての説明は割愛させて頂きます。 masao-ds.hatenablog.com こちらの記事では記述子を使用して同様の化合物データの水溶解度予測をしています。 1.や…

#機械学習#データサイエンス#マテリアルインフォマティクス#グラフニューラルネットワーク