🧬 분자 연구의 메인 과제 분자 표현을 어떤식으로 할 것인가? 어떻게 구조 정보를 더 많이 담을 수 있을까? data how to design a common latent space for molecule graph : 어떻게 분자 그래프의 latent space(잠재 공간)을 잘 표현할 수 있을까 -> 분자 인코더 적절하게 선정 (분자 데이터를 어떻게 벡터로 표현할 것인가?) latent space(잠재 공간): sample space를 잘 설명할 수 있는, 실제 공간을 축소하여 나타낸 공간 learning method how to construct an objective function to supervise the training : 학습을 위한 목적 함수 (손실 함수)를 어떻게 적절히 설정하는가 ..
AI
화학물질 독성 및 질환 발생 예측 연구를 위해 분자 데이터를 다룬 다양한 연구 사례 중 GROVER 논문을 읽어보았다. 해당 논문은 일반적으로 SMILES 방식으로 분자 데이터를 나타내던 기존 방식에서 벗어나 graph 형식으로 데이터를 표현하여 모델을 pre-train 시킨다. 이를 위해 transformer의 인코더 부분을 사용하였으며, self-supervised 방식으로 학습하였다. 인접 행렬로 된 graph data를 GROVER 모델을 통해 node embed, edge embed로 출력한다. https://drug.ai.tencent.com/publications/GROVER.pdf https://github.com/tencent-ailab/grover 코드는 공부 중이다! ✏️ 제안 배경 ..
