論文の概要: Graph Generation with Diffusion Mixture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03596v3
• Date: Mon, 5 Feb 2024 02:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 07:04:06.942557
• Title: Graph Generation with Diffusion Mixture
• Title（参考訳）: 拡散混合によるグラフ生成
• Authors: Jaehyeong Jo, Dongki Kim, Sung Ju Hwang
• Abstract要約: グラフの生成は、非ユークリッド構造の複雑な性質を理解する必要がある実世界のタスクにとって大きな課題である。 本稿では,拡散過程の最終グラフ構造を明示的に学習することにより,グラフのトポロジーをモデル化する生成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.94970275833258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generation of graphs is a major challenge for real-world tasks that require understanding the complex nature of their non-Euclidean structures. Although diffusion models have achieved notable success in graph generation recently, they are ill-suited for modeling the topological properties of graphs since learning to denoise the noisy samples does not explicitly learn the graph structures to be generated. To tackle this limitation, we propose a generative framework that models the topology of graphs by explicitly learning the final graph structures of the diffusion process. Specifically, we design the generative process as a mixture of endpoint-conditioned diffusion processes which is driven toward the predicted graph that results in rapid convergence. We further introduce a simple parameterization of the mixture process and develop an objective for learning the final graph structure, which enables maximum likelihood training. Through extensive experimental validation on general graph and 2D/3D molecule generation tasks, we show that our method outperforms previous generative models, generating graphs with correct topology with both continuous (e.g. 3D coordinates) and discrete (e.g. atom types) features. Our code is available at https://github.com/harryjo97/DruM.
• Abstract（参考訳）: グラフの生成は、非ユークリッド構造の複雑な性質を理解する必要がある実世界のタスクにとって大きな課題である。 拡散モデルは最近グラフ生成で顕著な成功を収めているが、ノイズのあるサンプルを発音する学習はグラフ構造の生成を明示的に学習しないため、グラフの位相特性のモデル化には不向きである。 この制限に対処するために,拡散過程の最終グラフ構造を明示的に学習することにより,グラフのトポロジーをモデル化する生成フレームワークを提案する。 具体的には、生成過程を、高速収束をもたらす予測グラフに向けて駆動される終端条件付き拡散過程の混合として設計する。 さらに,混合過程の簡単なパラメータ化を導入し,最終グラフ構造を学習する目的を考案し,最大確率トレーニングを可能にした。 一般グラフと2D/3D分子生成タスクに関する広範な実験的検証により,本手法は従来の生成モデルよりも優れ,連続的な(例えば3D座標)と離散的な(例えば原子型)両方の特徴を持つ正確なトポロジを持つグラフを生成する。 私たちのコードはhttps://github.com/harryjo97/DruM.comで利用可能です。

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