論文の概要: Generative Diffusion Models on Graphs: Methods and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02591v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 06:58:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 17:33:15.452371
- Title: Generative Diffusion Models on Graphs: Methods and Applications
- Title（参考訳）: グラフ上の生成拡散モデル:方法と応用
- Authors: Wenqi Fan, Chengyi Liu, Yunqing Liu, Jiatong Li, Hang Li, Hui Liu,
Jiliang Tang, Qing Li
- Abstract要約: 拡散モデルは、新しい生成パラダイムとして、様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。
グラフ生成は多くの実世界のアプリケーションを持つグラフ上で重要な計算タスクである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.86404263142255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models, as a novel generative paradigm, have achieved remarkable
success in various image generation tasks such as image inpainting,
image-to-text translation, and video generation. Graph generation is a crucial
computational task on graphs with numerous real-world applications. It aims to
learn the distribution of given graphs and then generate new graphs. Given the
great success of diffusion models in image generation, increasing efforts have
been made to leverage these techniques to advance graph generation in recent
years. In this paper, we first provide a comprehensive overview of generative
diffusion models on graphs, In particular, we review representative algorithms
for three variants of graph diffusion models, i.e., Score Matching with
Langevin Dynamics (SMLD), Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM), and
Score-based Generative Model (SGM). Then, we summarize the major applications
of generative diffusion models on graphs with a specific focus on molecule and
protein modeling. Finally, we discuss promising directions in generative
diffusion models on graph-structured data.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、新しい生成パラダイムとして、画像インペインティング、画像からテキストへの翻訳、ビデオ生成といった様々な画像生成タスクで顕著な成功を収めている。
グラフ生成は多くの実世界のアプリケーションを持つグラフ上で重要な計算タスクである。
与えられたグラフの分布を学習し、新しいグラフを生成することを目的としている。
画像生成における拡散モデルの大きな成功を考えると、近年、これらの技術を活用してグラフ生成を推し進める努力が増えている。
本稿ではまず,グラフ上の生成拡散モデルの概要について概説する。特に,グラフ拡散モデルの3つの変種,すなわち,Score Matching with Langevin Dynamics (SMLD), Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM), Score-based Generative Model (SGM)の代表的なアルゴリズムについて述べる。
次に、分子とタンパク質のモデリングに特に焦点をあてたグラフ上の生成拡散モデルの主な応用を概説する。
最後に,グラフ構造データの生成拡散モデルにおける有望な方向について論じる。
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