Hyperparameter optimization and neural architecture search algorithms for graph Neural Networks in cheminformatics
Notice bibliographique
Résumé
• Comprehensive review of cheminformatics datasets for molecular property prediction. • Survey of optimization techniques for Graph Neural Networks in cheminformatics. • Comparison of optimization methods, highlighting strengths and limitations. • Identify gaps and future directions in Graph Neural Networks for cheminformatics. Cheminformatics, an interdisciplinary field bridging chemistry and information science, leverages computational tools to analyze and interpret chemical data, playing a critical role in drug discovery, material science, and environmental chemistry. Traditional methods, reliant on rule-based algorithms and expert-curated datasets, face challenges in scalability and adaptability. Recently, machine learning and deep learning have revolutionized cheminformatics by offering data-driven approaches that uncover complex patterns in vast chemical datasets, advancing molecular property prediction, chemical reaction modeling, and de novo molecular design. Among the most promising techniques are Graph Neural Networks (GNNs), which have emerged as a powerful tool for modeling molecules in a manner that mirrors their underlying chemical structures. Despite their success, the performance of GNNs is highly sensitive to architectural choices and hyperparameters, making optimal configuration selection a non-trivial task. Neural Architecture Search (NAS) and Hyperparameter Optimization (HPO) are crucial for improving GNN performance, but the complexity and computational cost of these processes have traditionally hindered progress. This review examines various strategies for automating NAS and HPO in GNNs, highlighting their potential to enhance model performance, scalability, and efficiency in key cheminformatics applications. As the field evolves, automated optimization techniques are expected to play a pivotal role in advancing GNN-based solutions in cheminformatics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».