論文の概要: A reproducibility study of "Augmenting Genetic Algorithms with Deep Neural Networks for Exploring the Chemical Space"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00700v2
• Date: Tue, 2 Feb 2021 22:24:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-04 12:49:03.947142
• Title: A reproducibility study of "Augmenting Genetic Algorithms with Deep Neural Networks for Exploring the Chemical Space"
• Title（参考訳）: 化学空間探索のためのディープニューラルネットワークを用いた遺伝的アルゴリズムの再現性に関する研究
• Authors: Kevin Maik Jablonka, Fergus Mcilwaine, Susana Garcia, Berend Smit, Brian Yoo
• Abstract要約: Nigamらは、SELFIES表現を利用した遺伝的アルゴリズム(GA)を報告し、適応的ニューラルネットワークに基づくペナルティを提案する。 総じて,SELFIESをベースとしたGAを用いて比較結果の再現が可能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nigam et al. reported a genetic algorithm (GA) utilizing the SELFIES representation and also propose an adaptive, neural network-based penalty that is supposed to improve the diversity of the generated molecules. The main claims of the paper are that this GA outperforms other generative techniques (as measured by the penalized logP) and that a neural network-based adaptive penalty increases the diversity of the generated molecules. In this work, we investigated the reproducibility of their claims. Overall, we were able to reproduce comparable results using the SELFIES-based GA, but mostly by exploiting deficiencies of the (easily optimizable) fitness function (i.e., generating long, sulfur containing chains). In addition, we also reproduce results showing that the discriminator can be used to bias the generation of molecules to ones that are similar to the reference set. Moreover, we also attempted to quantify the evolution of the diversity, understand the influence of some hyperparameters, and propose improvements to the adaptive penalty.
• Abstract（参考訳）: Nigamら。 SELFIES表現を利用した遺伝的アルゴリズム(GA)を報告し、生成された分子の多様性を改善するための適応型ニューラルネットワークベースのペナルティを提案する。 この論文の主な主張は、このGAは他の生成技術(罰則化されたlogPによって測定される)を上回っ、ニューラルネットワークベースの適応ペナルティが生成された分子の多様性を増加させることである。 本研究では,それらの主張の再現性を検討した。 全体としては、SELFIESベースのGAを用いて同等の結果を再現することができたが、ほとんどは(容易に最適化可能な)フィットネス機能の欠如(すなわち、長い硫黄を含む鎖を生成する)を利用していた。 また, 判別器を用いて, 分子の発生を基準セットと類似するものに偏見を与えることができることを示す結果も再現した。 さらに,多様性の進化を定量化し,いくつかのハイパーパラメータの影響を理解し,適応的ペナルティの改善を提案する。

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