분자 특성 예측을 위한 콜모고로프-아놀드 그래프 신경망
그래프 신경망(GNN)은 기하학적 딥러닝의 핵심 모델로서 분자 특성 예측에서 뛰어난 성능을 보여왔습니다. 한편, 콜모고로프-아놀드 네트워크(KAN)는 다층 퍼셉트론의 강력한 대안으로 부상하며 표현력, 매개변수 효율성 및 해석 가능성을 향상시켰습니다. 이 연구는 두 프레임워크의 장점을 결합하고자 합니다. 본 연구에서는 KAN 모듈을 GNN의 세 가지 기본 구성 요소인 노드 임베딩, 메시지 전달, 그리고 읽기(readout)에 통합한 콜모고로프-아놀드 GNN(KA-GNN)을 제안합니다. 또한, 함수 근사 능력을 강화하기 위해 KAN …