<div dir="ltr"><div>This week we have <b>Wengong Jin </b> from <b> MIT </b> giving a talk on <b>August 10 2018</b> at <b>10:30</b> in room <b>AA3195</b>
<br><br>
Will this talk be <a href="https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc" target="_blank">streamed </a>? yes
<br>Wengong is free to meet until 1:30pm so email me if you'd be interested in grabbing lunch with him or talking with him before the talk.<br><br></div>
If you're interested in the field, I'm certain the talk will get a great reaction! <br><div>
Michael <br>
<br>
<b>TITLE</b> Graph Representation Learning for Chemistry <br>
<br>
<b>KEYWORDS </b>computational chemistry, graph learning, generative models<br>
<br>
<b>ABSTRACT</b> <br>
Learning representation for molecules and reactions is crucial for computational chemistry. Traditional methods, based on expert designed molecular fingerprints or reaction templates, have lead to suboptimal predictive performance and poor scalability. In this talk, I will present our recent effort in dealing with these challenges. Particularly, I will demonstrate two novel approaches, showing how graph neural network could overcome these challenges, and how domain knowledge could help us design better graph neural network architectures. 

In the first part of the talk, I will describe a graph convolutional network (with self-attention) for predicting organic reaction outcomes. Our model significantly outperforms traditional template-based methods, approaching expert chemist performance while running 100x faster. In the second part of the talk, I will present a generative model called Junction Tree Variational Autoencoder for molecular graph generation, and show how it could be used for drug discovery. 
<br> <br>
<b>BIO</b> <br>
Wengong Jin is currently a PhD student in Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) at MIT, working with Prof. Regina Barzilay and Tommi Jaakkola. Before he finished his Master of Science degree from MIT in 2018, and Bachelor of Engineering from Shanghai Jiao Tong University in 2016. His research interest lies in machine learning, with particular focus on deep learning methods for graphs. His recent research on molecular graph generation has been covered as spotlight news in MIT homepage. He is also honored with 2018 Ho-Ching and Han-Ching scholarship.
</div></div>