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…
