DMPNN 동작 방식에 대해서 설명하고자 한다.

초기 논문

Ref : 논문 Review

기존

기존의 분자를 학습 하던 방법

1. [ fingerprints ]

분자를 쪼개서 특정 위치에 인덱스에 맵핑 시켜서 벡터화 한 것

1. [ descriptors ]

그 분자의 성분 지표 (EX) Logp, nrot) 들을 벡터화한 것

⇒ 해당 두개를 SVM 모델 혹은 Random Forest에 넣음.

해당 논문

Neural Network에 집어넣는 것이 개선된 방안

1. Neural Network를 도입하고 처음에는 MPNN을 사용
2. 이거에 대한 비교방식으로 DMPNN으로 특징을 뽑아냄

⇒ 결국 둘의 차이는 특징을 추출하는 방식의 차이이다.

그래서 MPNN과 DMPNN의 차이가 머냐

D ⇒ “ Directed 인데 방향성이 있다!” 라고 생각하면 된다.

1. MPNN