論文の概要: Graph Deconvolutional Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07087v1
• Date: Fri, 14 Feb 2020 04:37:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 04:13:40.159637
• Title: Graph Deconvolutional Generation
• Title（参考訳）: グラフデコンボリューション生成
• Authors: Daniel Flam-Shepherd, Tony Wu and Alan Aspuru-Guzik
• Abstract要約: 我々は、Erdos-Renyiランダムグラフモデルの現代の等価性、すなわちグラフ変分オートエンコーダ(GVAE)に焦点を当てる。 GVAEは、トレーニング分布のマッチングが困難であり、高価なグラフマッチング手順に依存している。 我々は、GVAEのエンコーダとデコーダにメッセージパッシングニューラルネットワークを構築することにより、このモデルのクラスを改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5138314002170192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph generation is an extremely important task, as graphs are found throughout different areas of science and engineering. In this work, we focus on the modern equivalent of the Erdos-Renyi random graph model: the graph variational autoencoder (GVAE). This model assumes edges and nodes are independent in order to generate entire graphs at a time using a multi-layer perceptron decoder. As a result of these assumptions, GVAE has difficulty matching the training distribution and relies on an expensive graph matching procedure. We improve this class of models by building a message passing neural network into GVAE's encoder and decoder. We demonstrate our model on the specific task of generating small organic molecules
• Abstract（参考訳）: グラフ生成は非常に重要なタスクであり、グラフは科学と工学のさまざまな領域で見られる。 本研究では,Erdos-Renyiランダムグラフモデルであるグラフ変分オートエンコーダ(GVAE)の現代的な等価性に着目した。 このモデルは、エッジとノードが独立であると仮定し、マルチ層パーセプトロンデコーダを用いてグラフ全体を生成する。 これらの仮定の結果、GVAEはトレーニング分布の一致が困難であり、高価なグラフマッチング手法に依存している。 我々は、GVAEのエンコーダとデコーダにメッセージパッシングニューラルネットワークを構築することにより、このモデルのクラスを改善した。 私たちは小さな有機分子を 生成する特定のタスクをモデルで示します

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