論文の概要: Improving Molecule Properties Through 2-Stage VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02750v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 04:41:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 18:03:46.866405
• Title: Improving Molecule Properties Through 2-Stage VAE
• Title（参考訳）: 2段VAEによる分子特性の向上
• Authors: Chenghui Zhou, Barnabas Poczos
• Abstract要約: 変異オートエンコーダ(VAE)は、薬物発見の一般的な方法である。 VAEモデルは、高次元空間に埋め込まれた低次元多様体上にデータを置くと、多様体の回復不良のような欠陥に悩まされる。 本稿では,2段階のVAEによる多様体復元を改良し,VAEとトレーニングデータセットによるデータの類似性を改善する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Variational autoencoder (VAE) is a popular method for drug discovery and there had been a great deal of architectures and pipelines proposed to improve its performance. But the VAE model itself suffers from deficiencies such as poor manifold recovery when data lie on low-dimensional manifold embedded in higher dimensional ambient space and they manifest themselves in each applications differently. The consequences of it in drug discovery is somewhat under-explored. In this paper, we study how to improve the similarity of the data generated via VAE and the training dataset by improving manifold recovery via a 2-stage VAE where the second stage VAE is trained on the latent space of the first one. We experimentally evaluated our approach using the ChEMBL dataset as well as a polymer datasets. In both dataset, the 2-stage VAE method is able to improve the property statistics significantly from a pre-existing method.
• Abstract（参考訳）: 変異オートエンコーダ(VAE)は医薬品発見の一般的な方法であり、その性能を改善するために多くのアーキテクチャやパイプラインが提案されていた。 しかし、VAEモデルは、高次元の周囲空間に埋め込まれた低次元多様体上にデータが配置され、それらがそれぞれのアプリケーションに異なる形で現れるとき、多様体の回復不良のような欠陥に悩まされる。 薬物発見におけるその影響は、幾らか未発見である。 本稿では,第2段のVAEが第1段の潜伏空間上でトレーニングされる2段のVAEを用いて,多様体回復を改善することにより,VAEとトレーニングデータセットによるデータの類似性を改善する方法について検討する。 我々は,chemblデータセットとポリマーデータセットを用いて,このアプローチを実験的に評価した。 両方のデータセットにおいて、2段階のVAE法は、既存の方法から特性統計を大幅に改善することができる。

関連論文リスト

• Improved Anomaly Detection through Conditional Latent Space VAE Ensembles [49.1574468325115]
  条件付きラテント空間変分オートエンコーダ(CL-VAE)は、既知の不整形クラスと未知の不整形クラスを持つデータに対する異常検出のための前処理を改善した。 モデルでは異常検出の精度が向上し、MNISTデータセットで97.4%のAUCが達成された。 さらに、CL-VAEは、アンサンブルの利点、より解釈可能な潜在空間、モデルサイズに制限のある複雑なデータでパターンを学習する能力の増大を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T07:48:53Z)
• Beyond Efficiency: Molecular Data Pruning for Enhanced Generalization [30.738229850748137]
  MolPegは、一般化を強化するための分子データプルーニングフレームワークである。 これは、事前訓練されたモデルでデータプルーニングを適用する、ソースフリーなデータプルーニングシナリオに焦点を当てている。 4つのダウンストリームタスクで既存のDPメソッドを一貫して上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T09:06:04Z)
• Learning Feature Inversion for Multi-class Anomaly Detection under General-purpose COCO-AD Benchmark [101.23684938489413]
  異常検出(AD)は、しばしば産業品質検査や医学的病変検査のための異常の検出に焦点が当てられている。 この研究はまず、COCOをADフィールドに拡張することにより、大規模で汎用的なCOCO-ADデータセットを構築する。 セグメンテーション分野のメトリクスにインスパイアされた我々は、より実用的なしきい値に依存したAD固有のメトリクスをいくつか提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:38:26Z)
• Importance-Aware Adaptive Dataset Distillation [53.79746115426363]
  ディープラーニングモデルの開発は、大規模データセットの可用性によって実現されている。 データセットの蒸留は、大きな元のデータセットから必須情報を保持するコンパクトなデータセットを合成することを目的としている。 本稿では, 蒸留性能を向上する重要適応型データセット蒸留(IADD)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T03:29:39Z)
• Objective-Agnostic Enhancement of Molecule Properties via Multi-Stage VAE [1.3597551064547502]
  変異オートエンコーダ(VAE)は医薬品発見の一般的な方法であり、その性能を改善するために様々なアーキテクチャやパイプラインが提案されている。 VAEアプローチは、データが高次元の周囲空間に埋め込まれた低次元多様体上にあるとき、多様体の回復不良に悩まされることが知られている。 本稿では, 合成データセット上での多様体回復を向上する多段階VAEアプローチを創薬分野に適用することを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T20:22:22Z)
• Learning Better with Less: Effective Augmentation for Sample-Efficient Visual Reinforcement Learning [57.83232242068982]
  データ拡張(DA)は、ビジュアル強化学習(RL)アルゴリズムのサンプル効率を高める重要な手法である。 サンプル効率のよい視覚的RLを実現する上で, DAのどの属性が有効かは明らかになっていない。 本研究は,DAの属性が有効性に与える影響を評価するための総合的な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T15:46:20Z)
• Combating Mode Collapse in GANs via Manifold Entropy Estimation [70.06639443446545]
  Generative Adversarial Networks (GAN) は、様々なタスクやアプリケーションにおいて魅力的な結果を示している。 GANのモード崩壊問題に対処するための新しいトレーニングパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T12:33:31Z)
• Using Explainable Boosting Machine to Compare Idiographic and Nomothetic Approaches for Ecological Momentary Assessment Data [2.0824228840987447]
  本稿では,非線形解釈型機械学習(ML)モデルを用いた分類問題について検討する。 木々の様々なアンサンブルは、不均衡な合成データセットと実世界のデータセットを用いて線形モデルと比較される。 2つの実世界のデータセットのうちの1つで、知識蒸留法は改善されたAUCスコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T17:56:37Z)
• Reproducible, incremental representation learning with Rosetta VAE [0.0]
  変分オートエンコーダは、高次元データから低次元構造を蒸留する最も一般的な方法の一つである。 我々は、以前に学習した表現を蒸留し、新しいモデルを再現し、事前の結果に基づいて構築する手法であるRosetta VAEを紹介する。 R-VAEは、VAEや$beta$-VAEと同様にデータを再構成し、連続的なトレーニング環境でターゲット潜在空間の回復において、両方の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T20:45:35Z)
• DecAug: Augmenting HOI Detection via Decomposition [54.65572599920679]
  現在のアルゴリズムでは、データセット内のトレーニングサンプルやカテゴリの不均衡が不足している。 本稿では,HOI検出のためのDECAugと呼ばれる効率的かつ効率的なデータ拡張手法を提案する。 実験の結果,V-COCOおよびHICODETデータセットの3.3mAPと1.6mAPの改善が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T13:59:05Z)

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。