コミュニティ
PyTorch Geometric による QM9 双極子 GNN の学習用ベースライン
QM9 分子グラフから、小規模な CPU GCN を訓練データだけの標準化で学習し、検証集合で選択したモデルのテスト MAE を Debye で報告します。
PyTorch Geometric
物性を予測
難易度: 中級
費用: 無料
プライバシー: ローカル
~60 分
Python
セットアップを見る →やりたいことを選ぶと、必要なツール、モデル、エージェントとセットアップを提案します。
QM9 分子グラフから、小規模な CPU GCN を訓練データだけの標準化で学習し、検証集合で選択したモデルのテスト MAE を Debye で報告します。
PyTorch Geometric
物性を予測
Python
セットアップを見る →