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

Abstract

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.