Papers with Code · CC BY-SA 4.0

PCQM4Mv2-LSC

아카이브 평가 20건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
ESA (Edge set attention, no positional encodings)	Validation MAE 0.0235 Test MAE N/A	An end-to-end attention-based approach for learning on graphs 2024-02-16	코드 1
EGT + Triangular Attention	Validation MAE 0.0671 Test MAE 0.0683	Global Self-Attention as a Replacement for Graph Convolution 2021-08-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
TGT-At	Validation MAE 0.0671 Test MAE 0.0683	Triplet Interaction Improves Graph Transformers: Accurate Molecular Graph Learning with Triplet Graph Transformers 2024-02-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Uni-Mol+	Validation MAE 0.0693 Test MAE 0.0705	Highly Accurate Quantum Chemical Property Prediction with Uni-Mol+ 2023-03-16	코드 1 · 코드 2
Transformer-M	Validation MAE 0.0772 Test MAE 0.0782	One Transformer Can Understand Both 2D & 3D Molecular Data 2022-10-04	코드 1
GPTrans-L	Validation MAE 0.0809 Test MAE 0.0821	Graph Propagation Transformer for Graph Representation Learning 2023-05-19	코드 1
TIGT	Validation MAE 0.0826	Topology-Informed Graph Transformer 2024-02-03	코드 1 · 코드 2
GPTrans-T	Validation MAE 0.0833 Test MAE 0.0842	Graph Propagation Transformer for Graph Representation Learning 2023-05-19	코드 1
GPS	Validation MAE 0.0852 Test MAE 0.0862	Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 2022-05-25	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
EGT	Validation MAE 0.0857 Test MAE 0.0862	Global Self-Attention as a Replacement for Graph Convolution 2021-08-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GRIT	Validation MAE 0.0859	Graph Inductive Biases in Transformers without Message Passing 2023-05-27	코드 1 · 코드 2
Graphormer + GFSA	Validation MAE 0.0860	Graph Convolutions Enrich the Self-Attention in Transformers! 2023-12-07	코드 1
Graphormer	Validation MAE 0.0864 Test MAE -	Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 2021-06-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
EGT+SSA+Self-ensemble	Validation MAE 0.0865	The Information Pathways Hypothesis: Transformers are Dynamic Self-Ensembles 2023-06-02	코드 1
GRPE-Large	Validation MAE 0.0867 Test MAE 0.0876	GRPE: Relative Positional Encoding for Graph Transformer 2022-01-30	코드 1
EGT+SSA	Validation MAE 0.0876	The Information Pathways Hypothesis: Transformers are Dynamic Self-Ensembles 2023-06-02	코드 1
TokenGT	Validation MAE 0.0910 Test MAE 0.0919	Pure Transformers are Powerful Graph Learners 2022-07-06	코드 1 · 코드 2
GIN	Validation MAE 0.1195 Test MAE 0.1218	How Powerful are Graph Neural Networks? 2018-10-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19
GCN	Validation MAE 0.1379 Test MAE 0.1398	Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2016-09-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55
MLP-Fingerprint	Validation MAE 0.1753 Test MAE 0.1760	OGB-LSC: A Large-Scale Challenge for Machine Learning on Graphs 2021-03-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6