文档摘要

三维图网络 三维图网络（3D graph network）把 GNN 扩展到带有空间几何的数据上，其中旋转和平移必须被正确处理。本文件涵盖几何图、SE(3)/E(n) 等变性、SchNet、DimeNet、EGNN、张量场网络（tensor field network），以及在分子性质预测、蛋白质结构、材料科学和药物发现中的应用——这些架构学会了从三维物理世界中学习。 文件 03 和文件 04 里的 GNN 作用在抽象的图上：节点有特征，边编码连接，但没有三维空间的概念。社交网络图没有几何。但 GNN 最有影响力的许多应用涉及活在物理三维空间里的数据：分子、蛋白质、晶体、点云。对这些来说，节点的空间位置携带了关键信息，而抽象 GNN 把它忽略了。

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