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

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 espaci...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Villafañe, Roxana Noelia, Luchi, Adriano Martín, Peruchena, Nélida María, Angelina, Emilio Luis
Formato: Taller
Lenguaje:Español
Publicado: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola 2025
Materias:
Redes
Compuestos químicos
Bioactividad
Acceso en línea:http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/56481
Aporte de:
RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) de Universidad Nacional del Nordeste
Descripción
Sumario: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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