2022年11月18日 · At its core our GPS++ method is a hybrid MPNN/Transformer model that incorporates 3D atom positions and an auxiliary denoising task. The effectiveness of GPS++ is demonstrated by achieving 0.0719 mean absolute error on the independent test-challenge PCQM4Mv2 split.

Global-Attention module and MPNN. 作者对不同的Transformer层和MPNN层进行了消融分析，发现Transformer结构对提升效果有明显作用，其中Linear Transformer结构（Performer、BigBird）也均有提升效果，但是和普通的 O(N^2) 的transformer还是有点差距。另外，不同的MPNN结构（GINE、GateGCN ...

2022年12月15日 · 我们的GPS++方法的核心是一个混合MPNN/Transformer模型，它包含三维原子位置和一个辅助去噪任务。 GPS++在独立测试挑战PCQM4Mv2数据上获得0.0719平均绝对误差来证明了其有效性。

GraphGPS采用模块化框架，集成了SE(Structural Encoding，结构编码)、PE(Positional Encoding，位置编码)、MPNN和图Transformer。 用户可以灵活地为这个框架内的每个组件选择方法。 给定一个输入图，GraphGPS计算SE和PE，将它们与节点和边嵌入连接起来，并将这些嵌入 …

In this work we present GPS++, a hybrid message passing neural network (MPNN) and transformer that builds on the General, Powerful, Scalable (GPS) framework presented byRampášek et al.[2022]. Specifically, we combine a large and expressive message passing module with a biased self-attention layer to maximise the benefit of local inductive

2024年11月21日 · 局部消息传递机制 这一机制通过消息传递神经网络（MPNN）实现，它能够处理节点的局部邻域信息。 在GPS架构中，MPNN层能够利用节点特征和边缘特征来更新节点的状态。 全局注意力机制 全局注意力层允许图中的每个节点都能够注意到其他所有节点，从而捕获全局依赖关系。 这一层通常使用变换器（Transformer）架构实现，它能够处理节点特征并生成节点的全局表示。 GPS层将局部消息传递机制和全局注意力机制结合起来，形成了一个混合层。 这 …

2022年11月18日 · 我们的 GPS++ 方法的核心是混合 MPNN/Transformer 模型，它结合了 3D 原子位置和辅助去噪任务。 GPS++ 的有效性通过在独立测试挑战 PCQM4Mv2 拆分上实现 0.0719 的平均绝对误差来证明。

2022年11月18日 · At its core our GPS++ method is a hybrid MPNN/Transformer model that incorporates 3D atom positions and an auxiliary denoising task. The effectiveness of GPS++ is demonstrated by achieving 0.0719...

This work presents a flexible model structure for building hybrid MPNN/Transformer models for graph-structured input data. We build a specific implementation of GPS that focuses on maximising the benefit of the inductive biases of the graph structure and 3D positional information.

Neural Network / Graph Transformer model for molecular property prediction. Our model integrates a well-tuned local message passing component and biased global attention with other key ideas from prior literature to.