論文の概要: Equivariant Diffusion for Molecule Generation in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17003v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 12:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 13:51:36.566007
• Title: Equivariant Diffusion for Molecule Generation in 3D
• Title（参考訳）: 3次元における分子発生の等変拡散
• Authors: Emiel Hoogeboom, Victor Garcia Satorras, Cl\'ement Vignac, Max Welling
• Abstract要約: この研究は、ユークリッド変換に同値な3次元の分子計算生成のための拡散モデルを導入する。 提案手法は, 従来の3次元分子生成法に比べて, 生成した試料の品質と訓練時の効率を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.289191525633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a diffusion model for molecule generation in 3D that is equivariant to Euclidean transformations. Our E(3) Equivariant Diffusion Model (EDM) learns to denoise a diffusion process with an equivariant network that jointly operates on both continuous (atom coordinates) and categorical features (atom types). In addition, we provide a probabilistic analysis which admits likelihood computation of molecules using our model. Experimentally, the proposed method significantly outperforms previous 3D molecular generative methods regarding the quality of generated samples and efficiency at training time.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ユークリッド変換に同値な3次元分子生成の拡散モデルを導入する。 E(3)同変拡散モデル(EDM)は,連続的(原子座標)とカテゴリー的特徴(原子型)の両方で共同で動作する同変ネットワークを用いて拡散過程を認知することを学ぶ。 さらに,本モデルを用いて分子の確率計算を行う確率論的解析を行った。 提案手法は, 従来の3次元分子生成法に比べて, 生成した試料の品質と訓練時の効率を著しく向上させる。

関連論文リスト

• Conditional Synthesis of 3D Molecules with Time Correction Sampler [58.0834973489875]
  Time-Aware Conditional Synthesis (TACS) は拡散モデルにおける条件生成の新しい手法である。 適応的に制御されたプラグアンドプレイの"オンライン"ガイダンスを拡散モデルに統合し、サンプルを所望の特性に向けて駆動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T12:59:25Z)
• Equivariant Blurring Diffusion for Hierarchical Molecular Conformer Generation [18.394348744611662]
  Equivariant Blurring Diffusion (EBD) と呼ばれる新しい生成モデルを導入する。 EBDは、コンフォーマーの微細な原子の詳細をぼかすことによって、断片レベルの粗い粒状構造に向かって進む前進過程を定義する。 薬物様分子のベンチマークにおいて, 最先端デノナイジング拡散モデルとの幾何的および化学的比較によるEBDの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T19:17:31Z)
• Equivariant Flow Matching with Hybrid Probability Transport [69.11915545210393]
  拡散モデル (DM) は, 特徴量の多いジオメトリの生成に有効であることを示した。 DMは通常、非効率なサンプリング速度を持つ不安定な確率力学に悩まされる。 等変モデリングと安定化確率力学の両方の利点を享受する幾何フローマッチングを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T11:13:13Z)
• Molecular Conformation Generation via Shifting Scores [21.986775283620883]
  本稿では,分子の崩壊を,分子を構成する原子に増大する力場を鋳造すると見なすことのできる新しい分子コンホメーション生成手法を提案する。 対応する生成モデリングは、実現可能な原子間距離幾何学を保証し、時間可逆性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T07:39:43Z)
• MUDiff: Unified Diffusion for Complete Molecule Generation [104.7021929437504]
  本稿では,原子の特徴,2次元離散分子構造,および3次元連続分子座標を含む分子の包括的表現を生成する新しいモデルを提案する。 拡散過程を認知するための新しいグラフトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 我々のモデルは、安定で多様な分子を設計するための有望なアプローチであり、分子モデリングの幅広いタスクに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T04:25:57Z)
• Learning Equivariant Energy Based Models with Equivariant Stein Variational Gradient Descent [80.73580820014242]
  本稿では,確率モデルに対称性を組み込むことにより,確率密度の効率的なサンプリングと学習の問題に焦点をあてる。 まず、等変シュタイン変分勾配Descentアルゴリズムを導入する。これは、対称性を持つ密度からサンプリングするスタインの同一性に基づく同変サンプリング法である。 我々はエネルギーベースモデルのトレーニングを改善し、スケールアップする新しい方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T01:35:17Z)
• E(n) Equivariant Normalizing Flows for Molecule Generation in 3D [87.12477361140716]
  本稿ではユークリッド対称性に同値な生成モデルを紹介する: E(n) 等変正規化フロー(E-NFs) 私たちの知る限りでは、これは3Dで分子を生成する可能性に基づく最初の深層生成モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T09:28:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。