PAULYWissenshub
Graph-Convolutional Neural Network (GNN)
Lernt direkt aus dem Strukturgraphen eines Moleküls – leistungsfähig, aber datenhungrig.
Group-Contribution-Ansatz (GCA)
Setzt eine Vorhersage aus bekannten Molekülfragmenten zusammen – nachvollziehbar, aber auf bekannte Strukturen begrenzt.
k-Nearest-Neighbors (kNN)
Sagt anhand der ähnlichsten bekannten Moleküle vorher – robust, aber nur so gut wie der nächste Nachbar.