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Long Range Graph Benchmark
Long Range Graph Benchmark
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新框架GRIP验证图神经网络中的长程交互
研究人员引入了一个名为GRIP（Generally Ranged Interactions Problem）的新框架及其泛化TRIP（Truly Ranged Interactions Problem），用于严格验证图神经网络（GNNs）中的长程交互。该框架建立在四个可验证的公理之上：可预测性（Predictability）、紧密性（Tightness）、严格k范围（Strictly k-Range）和拓扑不变性（Topology-I…
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新的BiScale-GTR框架增强了分子表示学习
研究人员推出了一种新颖的分子表示学习自监督框架BiScale-GTR。该方法利用上下文基础的共享片段标记，其中使用基于Weisfeiler-Lehman (WL) 的片段标识和递归分解创建图字节对编码 (graph-BPE) 词汇表。然后，该框架使用原子级GNN表示来基础每个共享片段标记，从而实现相同片段的上下文相关表示。一种结构感知的片段变换器处理这些标记，以捕获可重用的子结构标识、局部化学上下文和长程分子依赖性，在各种分子机器学习…