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ICLR2020 | GraphAF:基于FLOW的分子图自回归生成模型

今天给大家介绍的是北京大学和上海交通大学的Chence Shi等人在2020年的ICLR上发表的会议论文GraphAF: A flow-based autoregressive model for molecular graph generation。分子的图生成作为药物发现的基本问题,正在引起越来越多的关注。这个问题非常具有挑战性,因为它不仅需要产生化学上有效的分子结构,而且还需要同时优化它们的化学性质。受深度生成模型最新进展的启发,本文提出了一种基于Flow的图生成自回归模型,称为GraphAF。GraphAF结合了自回归和基于Flow的方法的优点,可以高效并行计算训练,允许利用化学领域知识进行有效性检查。实验结果表明,即使没有化学知识规则,GraphAF也能产生68%的化学有效分子。在通过强化学习对目标导向的性质优化模型进行微调后,GraphAF实现了最先进的性能。

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