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- MOOSE-Chem3: Toward Experiment-Guided Hypothesis Ranking via Simulated Experimental Feedback [128.3]
本研究では,事前試験の結果に基づいて仮説を優先順位付けすることを目的とした,実験誘導ランキングの課題について紹介する。 本稿では,3つのドメインインフォームド仮定に基づいて,仮説性能を既知の基底的真理仮説に類似した関数としてモデル化するシミュレータを提案する。 実験結果を用いて,124の化学仮説のデータセットをキュレートし,シミュレーションの有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 23 May 2025 13:24:50 GMT)
- 「a systematic framework for experiment-guided hypothesis ranking in chemistry」に対するデータセットの作成と手法の提案。有望そうな結果になっているのがすごい・・・
- リポジトリはGitHub – wanhaoliu/MOOSE-Chem3
- MolXPT: Wrapping Molecules with Text for Generative Pre-training [141.1]
MolXPTは、テキストでラップされたSMILESで事前訓練されたテキストと分子の統一言語モデルである。 MolXPT は MoleculeNet 上での分子特性予測の強いベースラインを上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:58:19 GMT)
- 論文と対応するSMILES表記を学習、prompt-based finetuningすることで優れた性能を発揮。論文をうまく使っている点が面白い。
- A Systematic Survey of Chemical Pre-trained Models [38.6]
ディープニューラルネットワーク(DNN)をスクラッチからトレーニングするには、しばしば大量のラベル付き分子を必要とする。 この問題を緩和するため、分子事前学習モデル(CPM)に多大な努力が注がれている。 CPMは、大規模未ラベルの分子データベースを使用して事前訓練され、特定の下流タスクに対して微調整される。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Apr 2023 03:30:37 GMT)
- 分子の表現のように化学分野の事前学習モデルのサーベイ