Optimización de redes basadas en grafo para clasificación compuestos químicos según bioactividad

Autores
Villafañe, Roxana Noelia; Luchi, Adriano Martín; Peruchena, Nélida María; Angelina, Emilio Luis
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Villafañe, Roxana Noelia. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Villafañe, Roxana Noelia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste; Argentina.
Fil: Luchi, Adriano Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste; Argentina.
Fil: Peruchena, Nélida María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste; Argentina.
Fil: Angelina, Emilio Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste; Argentina.
Las redes neuronales basadas en grafo (GNN) han ganado importancia estos últimos años debido a su versatilidad para trabajar en datos no estructurados. La complejidad de los datos no estructurados ha traído desafíos en el campo del aprendizaje profundo que tradicionalmente se ha definido para espacios euclídeos. Al respecto, recientemente han surgido propuestas para lidiar con estos inconvenientes, como son las redes basadas en grafo aumentadas con mecanismos de atención y con gates.
Materia
Redes
Compuestos químicos
Bioactividad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
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Las redes neuronales basadas en grafo (GNN) han ganado importancia estos últimos años debido a su versatilidad para trabajar en datos no estructurados. La complejidad de los datos no estructurados ha traído desafíos en el campo del aprendizaje profundo que tradicionalmente se ha definido para espacios euclídeos. Al respecto, recientemente han surgido propuestas para lidiar con estos inconvenientes, como son las redes basadas en grafo aumentadas con mecanismos de atención y con gates.
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