随后,研究人员将 GNN 模型的预测结果按气味描述词分类。除麝香外,GNN 模型对分子气味的预测结果均在人类组的误差分布中,且在 30 个气味描述词的预测结果中优于人类组中位数。 图6:GNN 模型、RF 模型和人类组对不同分子的判断结果 GNN 模型的预测结果会受到分子的结构影响,因此对于含硫基的大蒜味和含胺的鱼腥...
模型性能:GNNOpt 可识别出数百种太阳能电池以及量子候选材料 为了测试 GNNOpt 模型的性能,研究人员使用 GNNOpt 识别太阳能电池材料以及量子材料,成功识别出 246 种太阳能电池材料,以及 296 种具有高量子权重的量子材料。 上述材料的详细资料详见附加信息: https://go.hyper.ai/rVSS8 关注公众号,后台回复「预测材料...
Then, we sample a subset of hyperedges with the highest diversity in both topology and embeddings to train the GNNs, providing accelerated training while maintaining minimal performance drops when sampling a subset for training. To the best of our knowledge, we are the first to utilize hyper...
GNNWLR、GWLR 和 GWR 模型考虑了成矿因素的空间邻近性和异质性,可以防止传统机器学习模型中常见的突变的发生。据观察,GNNWLR 在捕获这些因素之间复杂的非线性关系(特别是与空间变化相关的因素)方面,表现出卓越的能力。 因此,GNNWLR 在预测矿产前景方面,表现出相对无缝的过渡,显示出与经验数据一致的更高精度和一致性...