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Weisfeiler-Lehman
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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…
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拓扑神经网络通过CCWL测试获得统一框架
研究人员引入了组合复形Weisfeiler-Lehman（CCWL）测试，这是一个旨在统一和增强拓扑深度学习的新框架。这项新测试将Weisfeiler-Lehman测试扩展到组合复形，为拓扑神经网络提供了理论基础。提出的组合复形同构网络（CCIN）在基准测试中表现出色，为拓扑结构上的深度学习提供了更通用的表达能力。