GROVER 설명 (Self-supervised Graph Transformer on Large-scale molecular data 논문 리뷰)

GROVER는 분자의 그래프 구조 정보와 contextual 정보를 반영하는 그래프 pre-training 모델로, 그래프 내의 local subgraph를 마스킹하고 이를 예측하는 것을 통해 적절한 노드나 엣지의 representation을 학습한다. GROVER는 GNN과 Transformer 구조를 동시에 사용함으로써 노드 주변의 local subgraph의 정보와 동시에 각 노드 간의 global relation까지 반영할 수 있게 한다. 이번 글에서는 GROVER가 무엇인지에 대해 알아보겠다. Motivation 분자 구조의 graph representation을 학습하는 것은 어려운 일이다. 이를 어렵게 만드는 가장 큰 이유는 분자의 특성을 모두 label로 매핑하기 위해서는 시간이 오래 걸리..