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基于图神经网络、深度交叉网络和SMILES嵌入的多模态分子表示学习

arXiv cs.LG · 2天前 缓存

本文提出了一种三分支模块化融合神经网络,整合了3D几何结构、SMILES嵌入和物理化学描述符用于分子性质预测,在QM9数据集上以不到一百万个参数实现了20.6%的误差降低。

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