FragmentNet: Adaptive Graph Fragmentation for Graph-to-Sequence Molecular Representation Learning
Het artikel introduceert FragmentNet, een graaf-naar-volgorde-model dat een nieuwe adaptieve tokenizer hanteert om moleculen op te splitsen in chemisch geldige fragmenten met aanpasbare granulariteit, en toont aan dat vooraf trainen op dit fragmentniveau de prestaties bij downstream eigendomsvoorspelling aanzienlijk verbetert in vergelijking met traditionele atoomniveau- of rigide regelgebaseerde benaderingen.