論文の概要: DiGress: Discrete Denoising diffusion for graph generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14734v4
• Date: Tue, 23 May 2023 10:32:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:32:43.244109
• Title: DiGress: Discrete Denoising diffusion for graph generation
• Title（参考訳）: DiGress: グラフ生成のための離散化拡散
• Authors: Clement Vignac, Igor Krawczuk, Antoine Siraudin, Bohan Wang, Volkan Cevher, Pascal Frossard
• Abstract要約: DiGressは、分類ノードとエッジ属性を持つグラフを生成するための離散化拡散モデルである。 分子と非分子のデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、最大3倍の妥当性が向上する。 また、1.3Mの薬物様分子を含む大規模なGuacaMolデータセットにスケールする最初のモデルでもある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.13904438217592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work introduces DiGress, a discrete denoising diffusion model for generating graphs with categorical node and edge attributes. Our model utilizes a discrete diffusion process that progressively edits graphs with noise, through the process of adding or removing edges and changing the categories. A graph transformer network is trained to revert this process, simplifying the problem of distribution learning over graphs into a sequence of node and edge classification tasks. We further improve sample quality by introducing a Markovian noise model that preserves the marginal distribution of node and edge types during diffusion, and by incorporating auxiliary graph-theoretic features. A procedure for conditioning the generation on graph-level features is also proposed. DiGress achieves state-of-the-art performance on molecular and non-molecular datasets, with up to 3x validity improvement on a planar graph dataset. It is also the first model to scale to the large GuacaMol dataset containing 1.3M drug-like molecules without the use of molecule-specific representations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カテゴリノードとエッジ属性を持つグラフを生成するための離散分節拡散モデルである digress を紹介する。 このモデルでは,エッジの追加や削除,カテゴリ変更のプロセスを通じて,ノイズを伴うグラフの漸進的な編集を行う離散拡散プロセスを採用している。 グラフトランスフォーマーネットワークは、グラフ上の分布学習の問題をノードとエッジの分類タスクのシーケンスに単純化して、このプロセスを復元するように訓練される。 拡散中のノードとエッジの限界分布を保存するマルコフノイズモデルを導入し,補助的なグラフ理論的特徴を取り入れることで,サンプル品質をさらに向上する。 グラフレベル特徴量の生成条件付け手法も提案されている。 DiGressは、分子および非分子データセットの最先端のパフォーマンスを達成し、平面グラフデータセットの最大3倍の妥当性を向上する。 また、分子特異的表現を使わずに1.3mの薬物様分子を含む巨大なグアカモールデータセットにスケールした最初のモデルでもある。

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