"Amide - amine + alcohol = carboxylic acid." Chemical reactions as linear algebraic analogies in graph neural networks.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In deep learning methods, especially in the context of chemistry, there is an increasing urgency to uncover the hidden learning mechanisms often dubbed as ``black box." In this work, we show that graph models built on computational chemical data behave similar to natural language processing (NLP) models built on text data. Crucially, we show that atom-embeddings, a.k.a atom-parsed graph neural activation patterns, exhibit arithmetic properties that represent valid reaction formulas. This is very similar to how word-embeddings can be combined to make word analogies, thus preserving the semantic meaning behind the words, as in the famous example ``King" $-$ ``Man" $+$ ``Woman" = ``Queen." For instance, we show how the reaction from an alcohol to a carbonyl is represented by a constant vector in the embedding space, implicitly representing ``-$\text{H}_{2}$," independent from the particular carbonyl reactant and alcohol product. This reveals a highly-structured vector space, wherein the directions in the embedding space are synonymous with chemical changes (ex. the oxidation direction), and distinct chemical changes are orthogonal. In contrast to natural language processing, we can explain the observed chemical analogies using algebraic manipulations on the local chemical composition that surrounds each atom-embedding. Furthermore, the observations find applications in transfer learning, for instance in the formal structure and prediction of atomistic properties, such as $^{1}$H-NMR and $^{13}$C-NMR. This work is in line with the recent push for interpretable explanations to graph neural network modeling of chemistry and uncovers a latent model of chemistry that is highly structured, consistent, and analogous to chemical syntax.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle