MG-BERT: leveraging unsupervised atomic representation learning for molecular property prediction使用Atom2Vec了嘛

MG-BERT是一种基于BERT模型的分子属性预测模型，它利用无监督的原子表示学习技术，并从原子的上下文中学习原子嵌入。虽然Atom2Vec是一种常用的无监督学习方法，但MG-BERT并没有直接使用Atom2Vec。相反，它使用了一种名为Molecular Graph-BERT（MG-BERT）的模型，该模型使用BERT体系结构进行预训练，并使用无标签的分子数据进行训练。因此，MG-BERT的无监督原子表示学习方法与Atom2Vec有一些不同。

相关问题

MG-BERT: leveraging unsupervised atomic representation learning for molecular property prediction预训练策略

MG-BERT是一种用于分子属性预测的预训练模型，它是基于BERT的模型。它的预训练策略可以分为以下几步：

1. 原子嵌入：使用晶体学数据库（CSD）中的晶体结构数据，从中提取原子坐标并将其转换为原子嵌入表示。

2. 无监督原子表示学习：使用Transformer编码器，对原子嵌入进行无监督的原子表示学习。通过掩码语言建模任务（MLM）和下一句预测任务（NSP）来训练模型。

3. 有监督分子属性预测：使用已知的分子属性数据集，对MG-BERT进行有监督的微调。

在预训练阶段，MG-BERT使用了与BERT类似的预训练任务，例如掩码语言建模任务和下一句预测任务。这些任务的目的是让模型学习原子之间的关系和上下文信息。在微调阶段，MG-BERT使用已知的分子属性数据集进行有监督的微调，以预测分子的性质。

MG-BERT: leveraging unsupervised atomic representation learning for molecular property prediction的预训练任务有哪些

MG-BERT是一种基于BERT的预训练模型，用于分子性质预测。它的预训练任务主要包括：

1. 原子掩模预测（Atomic Masked Language Model，AMLM）：在输入的分子中，随机选取一些原子进行掩模，然后训练模型预测这些掩模原子的标识符。

2. 原子邻接预测（Atomic Adjacency Prediction，AAP）：对于输入的分子中的每个原子，模型预测其所有邻接原子的标识符。

3. 拆分分子预测（Molecule Splitting Prediction，MSP）：将输入的分子随机拆分为两个子分子，然后训练模型预测这两个子分子的标识符。

4. 分子掩模预测（Molecule Masked Language Model，MMLM）：在输入的分子中，随机选取一些分子片段进行掩模，然后训练模型预测这些掩模分子片段的标识符。

这些预训练任务旨在让模型学习分子结构和特征，以提高其性能在分子性质预测任务中的表现。