Buchumschlag

Transformer-Based Approach for Automated Functional Group Replacement in Chemical Compounds

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pan, Bo, Zhang, Zhiping, Spiekermann, Kevin, Chen, Tianchi, Yu, Xiang, Zhang, Liying, Zhao, Liang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Retrieval-Augmented Foundation Models for Matched Molecular Pair Transformations to Recapitulate Medicinal Chemistry Intuition
von: Pan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MolWorld: Molecule World Models for Actionable Molecular Optimization
von: Qiao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Unified Approach to Inferring Chemical Compounds with the Desired Aqueous Solubility
von: Batool, Muniba, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TAGA: Text-Attributed Graph Self-Supervised Learning by Synergizing Graph and Text Mutual Transformations
von: Zhang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DAPA: Distribution Aware Piecewise Activation Functions for On-Device Transformer Inference and Training
von: Xiang, Maoyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kriformer: A Novel Spatiotemporal Kriging Approach Based on Graph Transformers
von: Pan, Renbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SEER: Transformer-based Robust Time Series Forecasting via Automated Patch Enhancement and Replacement
von: Qiu, Xiangfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimised Grouped-Query Attention Mechanism for Transformers
von: Chen, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transformers Implement Functional Gradient Descent to Learn Non-Linear Functions In Context
von: Cheng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Can Past Experience Accelerate LLM Reasoning?
von: Pan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quasi-Random Physics-informed Neural Networks
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Cloud and Mobile Computing for Machine Learning
von: Xu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Graph Transformer-Driven Approach for Network Robustness Learning
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Functional-Group-Based Diffusion for Pocket-Specific Molecule Generation and Elaboration
von: Lin, Haitao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GRAG: Graph Retrieval-Augmented Generation
von: Hu, Yuntong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Transformer Based Generative Chemical Language AI Model for Structural Elucidation of Organic Compounds
von: Tan, Xiaofeng
Veröffentlicht: (2024)

Deep Functional Factor Models: Forecasting High-Dimensional Functional Time Series via Bayesian Nonparametric Factorization
von: Liu, Yirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fast Online Learning with Gaussian Prior-Driven Hierarchical Unimodal Thompson Sampling
von: Zhao, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distilling Large Language Models for Text-Attributed Graph Learning
von: Pan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Approximation Approaches to Group Distributionally Robust Optimization and Beyond
von: Zhang, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Functional Groups are All you Need for Chemically Interpretable Molecular Property Prediction
von: Balaji, Roshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Data-Driven Approach to Morphogenesis under Structural Instability
von: Zhao, Yingjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MoNE: Replacing Redundant Experts with Lightweight Novices for Structured Pruning of MoE
von: Zhang, Geng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Computational framework for multistep metabolic pathway design
von: Zhang, Peter Zhiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploring Pseudo-Token Approaches in Transformer Neural Processes
von: Lara-Rangel, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Logical Message Passing Transformer for Complex Query Answering
von: Zhang, Chongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DREAM: Dual-Standard Semantic Homogeneity with Dynamic Optimization for Graph Learning with Label Noise
von: Zhao, Yusheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamic Bundling with Large Language Models for Zero-Shot Inference on Text-Attributed Graphs
von: Zhao, Yusheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformer Learns Optimal Variable Selection in Group-Sparse Classification
von: Zhang, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformer-Based Approaches for Sensor-Based Human Activity Recognition: Opportunities and Challenges
von: Leite, Clayton Souza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Planning-and-Exploring Approach to Extreme-Mechanics Force Fields
von: Shi, Pengjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Automating Energy-Efficient GPU Kernel Generation: A Fast Search-Based Compilation Approach
von: Zhang, Yijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature Interaction Aware Automated Data Representation Transformation
von: Azim, Ehtesamul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predicting Fatigue Crack Growth via Path Slicing and Re-Weighting
von: Zhao, Yingjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Function Fitting Based on Kolmogorov-Arnold Theorem and Kernel Functions
von: Liu, Jianpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphNarrator: Generating Textual Explanations for Graph Neural Networks
von: Pan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Self-Attentive Meta-Optimizer with Group-Adaptive Learning Rates and Weight Decay
von: Zhao, JiangBo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Data-Driven Approach to Support Clinical Renal Replacement Therapy
von: Balboni, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deterministic Continuous Replacement: Fast and Stable Module Replacement in Pretrained Transformers
von: Bradbury, Rowan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Relatron: Automating Relational Machine Learning over Relational Databases
von: Chen, Zhikai, et al.
Veröffentlicht: (2026)