Representational Alignment with Chemical Induced Fit for Molecular Relational Learning

En 3 lignesReAlignFit, une méthode d'apprentissage relationnel moléculaire, améliore la stabilité des modèles en alignant les représentations de sous-structures via un biais inspiré du mécanisme chimique d'ajustement induit. Testée sur 9 datasets, elle surpasse les modèles existants et renforce la robustesse face aux changements de distribution (règles et scaffolds).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain