論文の概要: Learning Latent Space Energy-Based Prior Model for Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09351v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 09:34:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 22:34:42.788605
• Title: Learning Latent Space Energy-Based Prior Model for Molecule Generation
• Title（参考訳）: 遅延宇宙エネルギーに基づく分子生成の事前学習モデル
• Authors: Bo Pang, Tian Han, Ying Nian Wu
• Abstract要約: 分子モデリングのためのSMILES表現を用いた潜時空間エネルギーに基づく先行モデルについて学習する。 本手法は,最先端モデルと競合する妥当性と特異性を持つ分子を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.875533935578375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative models have recently been applied to molecule design. If the molecules are encoded in linear SMILES strings, modeling becomes convenient. However, models relying on string representations tend to generate invalid samples and duplicates. Prior work addressed these issues by building models on chemically-valid fragments or explicitly enforcing chemical rules in the generation process. We argue that an expressive model is sufficient to implicitly and automatically learn the complicated chemical rules from the data, even if molecules are encoded in simple character-level SMILES strings. We propose to learn latent space energy-based prior model with SMILES representation for molecule modeling. Our experiments show that our method is able to generate molecules with validity and uniqueness competitive with state-of-the-art models. Interestingly, generated molecules have structural and chemical features whose distributions almost perfectly match those of the real molecules.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは最近分子設計に応用されている。 分子が線形スマイル文字列でコードされている場合、モデリングは便利になる。 しかし、文字列表現に依存するモデルは、無効なサンプルと重複を生成する傾向がある。 以前の研究は、化学的に有価な断片のモデルを構築したり、生成過程において化学規則を明示的に強制することでこれらの問題に対処した。 単純な文字レベルのSMILES文字列に分子をエンコードしたとしても、表現的モデルは暗黙的にかつ自動的にデータから複雑な化学規則を学習するのに十分であると主張する。 分子モデリングのためのスマイル表現を用いた潜在空間エネルギーに基づく事前モデルを学ぶことを提案する。 本手法は,最先端モデルに匹敵する有効性と一意性を有する分子を生成できることを示す。 興味深いことに、生成した分子は構造的および化学的特徴を持ち、その分布は実際の分子とほぼ完全に一致する。

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