Graph representation learning for molecular graphs

На семинаре планируется рассмотреть подходы к представлению молекулярных графов для использования их в моделях машинного обучения. Графы являются распространенной структурой данных для многих прикладных областей. В частности, молекулярные графы используются в качестве естественного представления химических соединений в задачах хемоинформатики, таких, как генерация новых молекул с заданными свойствами, предсказание продуктов химических реакций и т.д. Таким образом, возникает проблема нахождения эффективного