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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

Neural Network / Graph Transformer model for molecular property prediction. Our model integrates a well-tuned local message passing component and biased global attention with …

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 …

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 …

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 …