論文の概要: Sample-efficient Multi-objective Molecular Optimization with GFlowNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04040v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 13:30:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 16:31:00.041142
• Title: Sample-efficient Multi-objective Molecular Optimization with GFlowNets
• Title（参考訳）: GFlowNetsを用いたサンプル効率多目的分子最適化
• Authors: Yiheng Zhu, Jialu Wu, Chaowen Hu, Jiahuan Yan, Chang-Yu Hsieh, Tingjun Hou, Jian Wu
• Abstract要約: ハイパーネットワークベースのGFlowNets(HN-GFN)を取得関数として活用した多目的ベイズ最適化(MOBO)アルゴリズムを提案する。 本研究では,HN-GFNの学習を高速化するために,強化学習にヒントを得て,ハイパフォーマンスな分子を選好的に共有する,後見的なオフ政治戦略を提案する。 我々のフレームワークは、様々な現実世界の設定において、ハイパーボリュームの点で、最高のベースラインをはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.83229150421908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many crucial scientific problems involve designing novel molecules with desired properties, which can be formulated as an expensive black-box optimization problem over the discrete chemical space. Computational methods have achieved initial success but still struggle with simultaneously optimizing multiple competing properties in a sample-efficient manner. In this work, we propose a multi-objective Bayesian optimization (MOBO) algorithm leveraging the hypernetwork-based GFlowNets (HN-GFN) as an acquisition function optimizer, with the purpose of sampling a diverse batch of candidate molecular graphs from an approximate Pareto front. Using a single preference-conditioned hypernetwork, HN-GFN learns to explore various trade-offs between objectives. Inspired by reinforcement learning, we further propose a hindsight-like off-policy strategy to share high-performing molecules among different preferences in order to speed up learning for HN-GFN. Through synthetic experiments, we illustrate that HN-GFN has adequate capacity to generalize over preferences. Extensive experiments show that our framework outperforms the best baselines by a large margin in terms of hypervolume in various real-world MOBO settings.
• Abstract（参考訳）: 多くの重要な科学的問題は、望ましい性質を持つ新しい分子を設計することであり、これは離散化学空間上の高価なブラックボックス最適化問題として定式化することができる。 計算手法は最初成功したが、サンプル効率の良い方法で複数の競合特性を同時に最適化するのに苦労している。 本研究では,ハイパーネットワークベースのGFlowNets (HN-GFN) を用いた多目的ベイズ最適化 (MOBO) アルゴリズムを提案する。 HN-GFNは、単一の嗜好条件のハイパーネットワークを用いて、目的間の様々なトレードオフを探索する。 さらに,HN-GFNの学習を高速化するため,強化学習にインスパイアされたハイパフォーマンス分子を選好的に共有する,後見的なオフ政治戦略を提案する。 合成実験により,HN-GFNは嗜好を一般化するのに十分な能力を有することを示した。 大規模な実験により,現実世界のMOBO設定におけるハイパーボリュームの点で,我々のフレームワークが最高のベースラインを上回っていることが示された。

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