Zobrazeno 1 - 10
of 17
pro vyhledávání: '"Han, Sehui"'
Autor:
Lee, Chanhui, Jeong, Dae-Woong, Ko, Sung Moon, Lee, Sumin, Kim, Hyunseung, Yim, Soorin, Han, Sehui, Kim, Sungwoong, Lim, Sungbin
Publikováno v:
ICML2024-AI4Science Poster
Molecules have a number of distinct properties whose importance and application vary. Often, in reality, labels for some properties are hard to achieve despite their practical importance. A common solution to such data scarcity is to use models of go
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.00432
Autor:
Yim, Soorin, Jeong, Dae-Woong, Ko, Sung Moon, Lee, Sumin, Kim, Hyunseung, Lee, Chanhui, Han, Sehui
Training deep learning models on limited data while maintaining generalization is one of the fundamental challenges in molecular property prediction. One effective solution is transferring knowledge extracted from abundant datasets to those with scar
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.16645
Autor:
Ko, Sung Moon, Lee, Sumin, Jeong, Dae-Woong, Kim, Hyunseung, Lee, Chanhui, Yim, Soorin, Han, Sehui
Molecular datasets often suffer from a lack of data. It is well-known that gathering data is difficult due to the complexity of experimentation or simulation involved. Here, we leverage mutual information across different tasks in molecular data to a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.01974
Transfer learning is a crucial technique for handling a small amount of data that is potentially related to other abundant data. However, most of the existing methods are focused on classification tasks using images and language datasets. Therefore,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.06369
Autor:
Cho, Sungjun, Jeong, Dae-Woong, Ko, Sung Moon, Kim, Jinwoo, Han, Sehui, Hong, Seunghoon, Lee, Honglak, Lee, Moontae
Pretraining molecular representations from large unlabeled data is essential for molecular property prediction due to the high cost of obtaining ground-truth labels. While there exist various 2D graph-based molecular pretraining approaches, these met
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.04062
Graph pooling is a crucial operation for encoding hierarchical structures within graphs. Most existing graph pooling approaches formulate the problem as a node clustering task which effectively captures the graph topology. Conventional methods ask us
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.02939
Autor:
Kim, Hyun-Jung, Lee, Junho, Choi, Yeol Kyo, Lee, Taeyang, Yang, Joong-Hwan, Ko, Sung Moon, Jeong, Dae-Woong, Han, Sehui, Min, Jeongguk, Baek, Ji-Ho, Lee, Seok-Woo, Yang, Joon-Young, Yoon, Soo-Young
Publikováno v:
SID Symposium Digest of Technical Papers; Jun2024, Vol. 55 Issue 1, p1183-1186, 4p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.