3つの要点 ✔️ 新たに提案するグローバル状態量を用いることで,少量のパラメタを追加するだけで複数の物性値を予測することが可能に ✔️ Pooling層において,結晶内の原子の順番を考慮したSet2SetというPooling方法を採用 ✔️ 原子の埋め込みを用いて,全元素ごとの相関を可視化 Graph Networks as a Universal Machine Learning Framework for Molecules and Crystals written by Chi Chen, Weike Ye, Yunxing Zuo, Chen Zheng, Shyue Ping Ong (Submitted on 12 Dec 2018 (v1), last revised 28 Feb 2019 (this version, v2)) Comments: Chemistry of
![ついに一つのモデルで複数の材料物性値を予測するモデル(MEGNet)が登場](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/24078619425c793d92eab97442fe21f0d5264624/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Faisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2Fmedia%2FSeptember2020%2F%25E7%2589%25A9%25E6%2580%25A7%25E5%2580%25A41-min.png)