{"id":325824,"date":"2021-07-01T15:00:53","date_gmt":"2021-07-01T15:00:53","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=325824"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=325824","title":{"rendered":"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439"},"content":{"rendered":"\n
\n

\u041f\u0430\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c<\/u><\/a> \u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0428\u043a\u043e\u043b\u044b \u043f\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/u><\/a> \u041d\u0418\u0423 \u0412\u0428\u042d \u2014 \u0421\u0430\u043d\u043a\u0442-\u041f\u0435\u0442\u0435\u0440\u0431\u0443\u0440\u0433 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 JetBrains.<\/p>\n

\u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d\u043d\u0430\u0434\u0446\u0430\u0442\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0421\u0423\u041d\u0426 \u041c\u0413\u0423. \u0420\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 SMILES \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b. \u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435, \u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0445\u0438\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435. <\/p>\n

<\/figcaption><\/figure>\n

\u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430<\/h3>\n

\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430: \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u0439 \u0428\u0430\u043d\u0434\u044b\u0431\u0438\u043d, \u0410\u0440\u0442\u0451\u043c \u0412\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432, \u0412\u043b\u0430\u0434\u0438\u043c\u0438\u0440 \u0421\u0432\u0435\u0440\u0434\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0417\u0430\u0445\u0430\u0440 \u041a\u0440\u0430\u0432\u0447\u0443\u043a. \u0412\u0441\u0435 \u043c\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0421\u0423\u041d\u0426 \u041c\u0413\u0423 \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043b\u0438 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043f\u043e ML \u0432 \u0421\u0423\u041d\u0426 \u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445. \u041d\u0430\u0448\u0438\u043c \u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 Machine Learning Applications and Deep Learning<\/u><\/a> JetBrains Research \u0410\u043b\u0438\u0441\u0430 \u0410\u043b\u0435\u043d\u0438\u0447\u0435\u0432\u0430.<\/p>\n

\u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b<\/h3>\n

\u0420\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u044f\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 SMILES \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435) \u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u0435\u043a\u0430\u0440\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432.<\/p>\n

\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u2014 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043b\u0438\u0442\u0440. \u0414\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 Root Mean Square Error (RMSE), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0435: <\/p>\n

\"\\sqrt{\\frac<\/p>\n

\u041f\u043b\u0430\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b:<\/h3>\n
    \n
  1. \n

    \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c baseline \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c;<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (GCN);<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b;<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h3>\n

    \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 ESOL \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/u><\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b 1128 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 SMILES. \u041d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c.<\/p>\n

    \"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440
    \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/figcaption><\/figure>\n

    \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 SMILES. SMILES<\/u><\/a> (Simplified Molecular Input Line Entry System<\/em>) \u2014 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b \u043e\u0434\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b \u0445\u0438\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 ASCII. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e open-source \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 RDKit \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 SMILES \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b.<\/p>\n

    \n\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/summary>\n
    \n
    class DatasetsHolder:     @staticmethod     def read_datasets(inp_folder_path):         df = pd.read_csv(inp_folder_path)         return df         # return pandas DataFrame  class StandardizeDatasets:     @staticmethod     def standardize_smiles(smi: str) -> Optional[str]:         mol = Chem.MolFromSmiles(smi)         mol = Chem.MolToSmiles(mol)         return mol         \"crete typical standardization of one smiles\"      @logger.catch()     def standardize(self, inp_path: Path, out_path: Path):         df_reader = DatasetsHolder()         df = df_reader.read_datasets(inp_path)         with Pool(10) as pool:           df['standardize_smiles'] = list(                       tqdm(pool.imap(self.standardize_smiles, df.smiles), total=df.shape[0])                   )         df.to_csv(out_path, index=False)         return df         \"apply standardization to all smiles\"  class StandardizeTautomers(StandardizeDatasets):     @staticmethod     def standardize_smiles(smi: str) -> Optional[str]:         Canonicalizer = TautomerCanonicalizer()         mol = Chem.MolFromSmiles(smi)         standorized = Canonicalizer.canonicalize(mol)         return Chem.MolToSmiles(standorized)       # \"apply TautomerCanonicalizer() to standardization\"<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    Baseline<\/h3>\n
    \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 baseline-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 (XGBoost). \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435, \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0435\u0442\u0430 SMILES. <\/p>\n
    \n\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0445\u0438\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b<\/summary>\n
    \n
    from descriptastorus.descriptors import rdDescriptors from rdkit import Chem import logging from descriptastorus.descriptors import rdNormalizedDescriptors  generator = rdNormalizedDescriptors.RDKit2DNormalized()  def rdkit_2d_features(smiles: str):     features = generator.process(smiles)     if features[0] == False:         print(f'{smiles} were not processed correctly')         return None     else:         return features[1:]  def create_feature_dataframe(df):     feature_names = [x[0] for x in generator.columns]      rdkit_feats = [ ]     for i in range(len(df)):         smiles = df.iloc[i][SMILES_COLUMN]         target_value = df.iloc[i]['measured log solubility in mols per litre']         features = generator.process(smiles)         dictionary = dict(zip(feature_names, features[1:]))         dictionary['target'] = target_value         rdkit_feats.append(dictionary)      return pd.DataFrame(rdkit_feats)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0431\u0435\u0439\u0437\u043b\u0430\u0439\u043d \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0430\u0442\u043e\u043c\u044b \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 (\u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435).  <\/p>\n
    \n\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0439\u0437\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430<\/summary>\n
    \n
    from xgboost import XGBRegressor X_train = train_data.drop(columns=['target']) y_train = train_data['target'] X_test = test_data.drop(columns=['target']) y_test = test_data['target'] model = XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430<\/h3>\n
    \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430. \u0412 SMILES \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b. \u0418\u0437 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0445\u0438\u043c\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0442\u043e\u043c\u044b. \u041c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0430\u0442\u043e\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0430\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432: \u0430\u0442\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u043e\u0434\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430, \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c, \u0437\u0430\u0440\u044f\u0434, \u0445\u0438\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0430\u0440\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0430\u0442\u043e\u043c\u0430.<\/p>\n
    \"\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440
    \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u0410\u043b\u0438\u0441\u0430 \u0410\u043b\u0435\u043d\u0438\u0447\u0435\u0432\u0430 <\/figcaption><\/figure>\n
    \n\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0430\u0442\u043e\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 RDkit \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430<\/summary>\n
    \n
    def get_atom_features(mol):    atomic_number = []    num_hs = []    degrees = []    charges = []    tags = []    hybridizations = []    aromatic = []    mass = []      for atom in mol.GetAtoms():        atomic_number.append(atom.GetAtomicNum()) # atomic number        num_hs.append(atom.GetTotalNumHs(includeNeighbors=True)) # number of H in atom        degrees.append(atom.GetTotalDegree()) # total Degree of atom        charges.append(atom.GetFormalCharge()) # Charge of atom        tags.append(int(atom.GetChiralTag())) # chiral tag        hybridizations.append(int(atom.GetHybridization())) # hybridization of atom        if atom.GetIsAromatic(): # Is aromatic of not            aromatic.append(1)        else:            aromatic.append(0)        mass.append(atom.GetMass() * 0.01) # mass                   return torch.tensor([atomic_number, num_hs, degrees, charges, tags, hybridizations, aromatic, mass]).t()   def get_edge_index(mol):    row, col = [], []       for bond in mol.GetBonds():        start, end = bond.GetBeginAtomIdx(), bond.GetEndAtomIdx()        row += [start, end]        col += [end, start]           return torch.tensor([row, col], dtype=torch.long)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    Fingerprints<\/h3>\n
    \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442? \u0424\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u2014 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b, \u0430 \u0441 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b, \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432.\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n
    Morgan Fingerprints VS Neural Fingerprints<\/h4>\n
    \u041c\u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0430\u0442\u043e\u043c\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0445\u044d\u0448-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f. <\/p>\n
    \u0423 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u043e\u0432. \u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0437\u0430\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c. \u0412\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Neural Fingerprint. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0445\u044d\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u041c\u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0445, \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n
    \"\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440
    \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u0410\u043b\u0438\u0441\u0430 \u0410\u043b\u0435\u043d\u0438\u0447\u0435\u0432\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
    Message passing<\/h4>\n
    \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c Message passing. <\/p>\n
    \"\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440
    \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u0410\u043b\u0438\u0441\u0430 \u0410\u043b\u0435\u043d\u0438\u0447\u0435\u0432\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
    Message passing \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0430\u0442\u043e\u043c\u044b. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0430\u0442\u043e\u043c\u0430 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0442\u043e\u043c\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439.<\/p>\n
    \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0430\u0442\u043e\u043c\u044b. \u0418 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0430\u0442\u043e\u043c\u043e\u0432 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b.<\/p>\n
    \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 PyTorch Geometric.  <\/p>\n
    \nMessage Passing<\/summary>\n
    \n
    class GCNConv(MessagePassing):    def __init__(self, in_channels, out_channels):        super(GCNConv, self).__init__(aggr='add')  # \"Add\" aggregation (Step 5).        self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels)      def forward(self, x, edge_index):        # x has shape [N, in_channels]        # edge_index has shape [2, E]          # Step 1: Add self-loops to the adjacency matrix.        edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0))          # Step 2: Linearly transform node feature matrix.        x = self.lin(x)          # Step 3: Compute normalization.        row, col = edge_index        deg = degree(col, x.size(0), dtype=x.dtype)        deg_inv_sqrt = deg.pow(-0.5)        norm = deg_inv_sqrt[row] * deg_inv_sqrt[col]          # Step 4-5: Start propagating messages.        return self.propagate(edge_index, x=x, norm=norm)      def message(self, x_j, norm):        # x_j has shape [E, out_channels]          # Step 4: Normalize node features.        return norm.view(-1, 1) * x_j<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    \nNeural loop<\/summary>\n
    \n
    class NeuralFP(nn.Module):    def __init__(self, atom_features=52, fp_size=50):        super(NeuralFP, self).__init__()               self.atom_features = atom_features        self.fp_size = fp_size                 self.loop1 =  GCNConv(atom_features, fp_size)          self.loops = nn.ModuleList([self.loop1])           def forward(self, data):        fingerprint = torch.zeros((data.batch.shape[0], self.fp_size), dtype=torch.float).to(device)               out = data.x        for idx, loop in enumerate(self.loops):                 updated_fingerprint = loop(out, data.edge_index)            fingerprint += updated_fingerprint          return scatter_add(fingerprint, data.batch, dim=0)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u2014 GCN (Graph Convolutional Network)  <\/h3>\n
    \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0430\u0442\u043e\u043c\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442. <\/p>\n
    \"\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440
    \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u0410\u043b\u0438\u0441\u0430 \u0410\u043b\u0435\u043d\u0438\u0447\u0435\u0432\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
    \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n
    \n\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n
    \n
    import torch.nn.functional as F   class MLP_Regressor(nn.Module):    def __init__(self, neural_fp, atom_features=2, fp_size=50, hidden_size=100):        super(MLP_Regressor, self).__init__()            self.neural_fp = neural_fp        self.lin1 =  nn.Linear(fp_size , hidden_size)        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(0.2)        self.lin2 =  nn.Linear(hidden_size, 1)        self.dropout =  nn.Dropout(0.2)       def forward(self, batch):          fp = self.neural_fp(batch)        hidden =  self.dropout(self.lin1(fp))        out =  self.leakyrelu(self.lin2(hidden))        return out<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h3>\n
    \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n
    \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 GCN \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 SMILES, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u0447\u0438. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430 \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 200 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u0435\u0439\u0437\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u041c\u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n
    \n\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 MLP regressor \u0441 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432<\/summary>\n
    \n
    class MLP_Regressor(nn.Module):    def __init__(self, neural_fp, atom_features=2, fp_size=100, hidden_size=300, num_additional_features = 207):        super(MLP_Regressor, self).__init__()          self.neural_fp = neural_fp        self.lin1 =  nn.Linear(fp_size+num_additional_features, hidden_size)        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(0.2)        self.lin2 =  nn.Linear(hidden_size, 1)        self.dropout =  nn.Dropout(0.2)       def forward(self, batch, additional_features):          fp = self.neural_fp(batch)        fp = torch.cat((fp, additional_features), dim=1)        hidden = self.dropout(self.lin1(fp))        out = self.leakyrelu(self.lin2(hidden))        return out<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n
    \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n
    \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n
    \u0414\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c 10% \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u2014 90%. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041f\u043e \u043e\u0441\u0438 \u0430\u0431\u0441\u0446\u0438\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 \u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u2014 RMSE.<\/p>\n
    \"1
    1 \u2014 XGB baseline, 2 \u2014 XGB 5 Folds, 3 \u2014 XGB Grid Search, 4 \u2014 XGB additional features, 5 \u2014 LGBM additional features, 6 \u2014 GCN Neural Fingerprints, 7 \u2014 GCN with additional features 10 Folds, 8 \u2014 XGB with GCN Fingerprints, 9 \u2014 GCN additional features, 10 \u2014 GCN with morgan Fingerprints.<\/figcaption><\/figure>\n
    \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435. \u041d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443.<\/p>\n
    \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n
    \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0431\u0438\u0442\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043d\u0433\u0435\u0440\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e (\u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/u><\/a>).  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0445\u0438\u043c\u0438\u0438.<\/p>\n
    <\/figcaption><\/figure>\n
    \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0430 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0433\u0438\u0434\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0430\u0440\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c: \u0438\u0437 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0445\u0438\u043c\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0438\u0434\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0434\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u0432\u043e\u0434\u043e\u0439, \u0430 \u0430\u0440\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u044b \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u044b. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0435\u0449\u0435 \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n
    \u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n
    \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u0442\u043e\u043c\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0432 \u043c\u043e\u043b\u0435\u043a\u0443\u043b\u0435. \u0410 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c Directed Message Passing (DMPNN), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 Message Passing. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f, \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c DMPNN, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0443\u0448\u043b\u043e \u0431\u044b \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041d\u043e \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 DMPNN. <\/p>\n
    \u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430. \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, ESOL<\/u><\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438, \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f  \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. <\/p>\n
    \u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435  <\/h3>\n
    \u041d\u0430\u043c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0448\u043a\u043e\u043b\u044b. \u041c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n
    \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0443 \u0410\u043b\u0438\u0441\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0441\u043c\u0435\u043d\u044b, \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0431\u044b \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u0435\u043d. <\/p>\n
    \n
    \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u0433\u0430 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0435\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430:<\/strong><\/p>\n