ChemAlgebra：化学反应上的代数推理
机器学习
2022-10-06 v1 化学物理
定量方法
摘要
尽管深度学习模型在各种学习任务上展现出令人印象深刻的性能，但其是否能稳健应对推理任务仍不明确，而非通过学习实际解决任务所需的底层推理过程。衡量机器学习模型的推理鲁棒性具有挑战性，因为需要提供一项无法轻易通过利用数据中的伪统计相关性走捷径、同时作用于复杂对象与约束的任务。为解决这个问题，我们提出 ChemAlgebra，一个通过预测化学计量平衡化学反应来衡量深度学习模型推理能力的基准。ChemAlgebra 要求在质量守恒原理等代数约束下操纵复杂离散对象集合——以分子式或图表示的分子。我们相信 ChemAlgebra 可作为下一代机器推理模型的有用试验台并促进其发展。
引用
@article{arxiv.2210.02095,
title = {ChemAlgebra: Algebraic Reasoning on Chemical Reactions},
author = {Andrea Valenti and Davide Bacciu and Antonio Vergari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.02095},
year = {2022}
}