学术速运|GPS++:用于分子性质预测的优化混合MPNN/Transformer

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题目：GPS++: AN OPTIMISED HYBRID MPNN/TRANSFORMER FOR MOLECULAR PROPERTY PREDICTION

文献来源：https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.02229

代码：https://github.com/graphcore/ogb-lsc-pcqm4mv2

简介：本技术报告介绍了用于PCQM4Mv2分子性质预测任务的开放图基准大规模挑战赛（OGB-LSC 2022）中的前三名入围方法GPS++。我们的方法贯彻了先前文献中的几个关键原则。我们的GPS++方法的核心是一个混合MPNN/Transformer模型，它包含三维原子位置和一个辅助去噪任务。GPS++在独立测试挑战PCQM4Mv2数据上获得0.0719平均绝对误差来证明了其有效性。通过Graphcore IPU加速以及4小时的推论预算下分配下，GPS++可以缩放到深度架构（16层），每个纪元3分钟的训练，以及大型集成（112个模型），在1小时32分钟内完成最终预测。

主要内容：

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