Element priors and target support shape chemical transfer in materials graph networks
Este artículo demuestra que en las redes neuronales de grafos para materiales, la capacidad de transferir a regiones químicas subrepresentadas pasa de depender de prioris de elementos estáticos a aprovechar estructuras que contienen el objetivo, donde añadir incluso unas pocas de dichas estructuras reduce significativamente los errores de energía de formación y disminuye el impacto de las elecciones de representación de entrada.