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    ICML2023 | 分子关系学习的条件图信息瓶颈

    今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇分子关系学习的论文。分子关系学习是一种旨在学习分子对之间相互作用行为的方法,在分子科学领域引起了广泛关注,具有广泛的应用前景。最近,图神经网络在分子关系学习中取得了巨大成功,通过将分子建模为图结构,并考虑两个分子之间的原子级相互作用。尽管取得了成功,但现有的分子关系学习方法往往忽视了化学的本质,即化合物由多个子结构组成,这些子结构会引起不同的化学反应。在本文中,作者提出了一种新颖的关系学习框架,称为CGIB,通过检测其中的核心子图来预测一对图之间的相互作用行为。其主要思想是,在给定一对图的情况下,基于条件图信息瓶颈的原理,从一个图中找到一个子图,该子图包含关于当前任务的最小充分信息,并与配对图相互关联。作者认为其方法模拟了化学反应的本质,即分子的核心子结构取决于它与其他分子的相互作用。在各种具有实际数据集的任务上进行的大量实验表明,CGIB优于现有的基准方法。

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