受 QUBO 启发的用于化学性质预测的分子指纹
机器学习
2023-03-21 v1 计算机科学中的逻辑
生物大分子
摘要
分子指纹被广泛用于预测化学性质，选择合适的指纹十分重要。我们基于“使用更有效指纹的预测性能更优”这一假设生成新指纹。我们生成了作为多个基础指纹乘积的有效交互指纹。由于计算限制，难以评估所有交互指纹的组合。针对该问题，我们将搜索更有效交互指纹的问题转化为二次无约束二值优化（QUBO）问题。在本研究中，我们利用 QM9 数据集找到了有效的交互指纹。
引用
@article{arxiv.2303.10179,
title = {QUBO-inspired Molecular Fingerprint for Chemical Property Prediction},
author = {Koichiro Yawata and Yoshihiro Osakabe and Takuya Okuyama and Akinori Asahara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10179},
year = {2023}
}
备注
2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2303.09772