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Mutag Dataset
Mutag Dataset
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Graph Neural Network explanations lack canonicality due to input symmetries
一篇新研究论文探讨了解释图神经网络（GNN）中的一个根本性问题，特别是它们的解释如何因输入对称性而变得非规范化。研究强调，基于梯度的GNN解释器会为化学等价的原子分配相同的归因分数，但最终报告的解释，例如top-k边，可以根据数组排序任意偏向其中一个。这种任意性是一种结构性障碍，对于像Mutagenicity这样存在常见对称性的数据集尤其成问题。
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图工具将小型语言模型分子预测准确率提升高达74%
一篇新的arXiv论文介绍了一种上下文增强提示框架，旨在增强小型语言模型（SLMs）的分子属性预测能力。该框架使SLMs能够利用外部工具，特别是图神经网络（GNN）专家模型，来接收预测提示并提取带有解释的相关子图。在MUTAG和Tox21数据集上的实验表明，准确性得到了显著提高，当图派生上下文被纳入提示时，相对增益通常超过25%，在Tox21上最高可达74%。尽管取得了这些进展，研究指出与专用GNN模型相比，性能差距依然存在，这表明文…
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新的 PALACE 和 PLACE 方法为点云和图提供认证分类
研究人员开发了 PALACE，一个用于使用持久同调对点云和图进行分类的数据自适应系统。PALACE 基于 PLACE 流水线，提供闭式保证，并在 Orbit5k 和 COX2 等基准测试中取得了强大的实证结果。该系统利用自适应地标放置来在域膨胀下保持性能，优于均匀网格方法。