在本研究中,作者提出了一种称为FP-GNN的神经网络,将基于分子图的图注意力网络与基于分子指纹的全连接网络耦合起来,生成更全面的分子表征。在药物性质预测、药物在不同靶标上的活性预测、药物在不同细胞系中的抗癌活性预测这三种任务的多个公共数据集上的性能表明,FP-GNN的模型表现出色。 参考资料 [1] Cai et al...
如下图所示,输入的是整张图,在Convolution Layer 1里,对每个结点的邻居都进行一次卷积操作,并用卷积的结果更新该结点;然后经过激活函数如ReLU,然后再过一层卷积层Convolution Layer 2与一词激活函数;反复上述过程,直到层数达到预期深度。与GNN类似,图卷积神经网络也有一个局部输出函数,用于将结点的状态(包括隐藏状态与...