基于图卷积神经网络的小分子属性预测模型

图神经网络作为近年来的热门深度学习算法,已被应用于各个领域。分子性质预测作为药物开发过程中的一项基本任务,围绕着分子属性预测任务涌现出许多优秀的机器学习模型,然而传统机器学习模型大多采用人工设计的分子描述符作为分子表示,这会导致信息丢失从而影响预测效果。图神经网络将分子数据表示为分子图,可以有效避免这一问题。文章采用图卷积神经网络对分子属性预测任务进行建模。模型在大型基准数据集QM9中取得了优于其他模型的误差分数。