GNN-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分子表征的提升。探討了在分子表示學(xué)習(xí)任務(wù)中使用不同預(yù)訓(xùn)練策略的GNN模型的性能，為如何進(jìn)行GNN的預(yù)訓(xùn)練提供了指導(dǎo)。提出了一種新的自監(jiān)督預(yù)測方法來進(jìn)行GNN預(yù)訓(xùn)練，該方法是在未標(biāo)記的分子數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過預(yù)測分子的屬性，例如它的旋轉(zhuǎn)不變性，從而提高模型性能。在本文中，GNN模型被用于分子表示學(xué)習(xí)任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練，目的是在未標(biāo)記的分子數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，提高模型的性能。GNN模型的實(shí)現(xiàn)。

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