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arXiv|GraphDF:一种分子图生成的离散流模型

今天给大家介绍的是来自德州农工大学的Shuiwang Ji等人发表在预印网站arXiv的文章GraphDF: A Discrete Flow Model for Molecular Graph Generation。在分子图的生成问题中。虽然分子图是离散的,但大多数现有的方法都使用连续的隐变量,从而导致对离散的图结构不正确的建模。在这项工作中,作者提出了一种新的基于流并使用离散隐变量的分子图生成模型。GraphDF使用可逆模移位变换,将离散的隐变量映射到图节点和边。作者表示,使用离散的隐变量降低了计算成本,并消除了反离散化的负面影响。实验结果表明,GraphDF在随机生成、性质优化和约束优化任务上的性能优于以往的方法。

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