論文の概要: Variational Autoencoding Molecular Graphs with Denoising Diffusion Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00623v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 07:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:36:34.454498
• Title: Variational Autoencoding Molecular Graphs with Denoising Diffusion Probabilistic Model
• Title（参考訳）: denoising diffusion probabilistic modelを用いた変分自己符号化分子グラフ
• Authors: Daiki Koge, Naoaki Ono and Shigehiko Kanaya
• Abstract要約: 本稿では,階層構造を確率論的潜在ベクトルに組み込んだ新しい深層生成モデルを提案する。 本モデルは,物理特性と活性に関する小さなデータセットを用いて,分子特性予測のための有効な分子潜在ベクトルを設計できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In data-driven drug discovery, designing molecular descriptors is a very important task. Deep generative models such as variational autoencoders (VAEs) offer a potential solution by designing descriptors as probabilistic latent vectors derived from molecular structures. These models can be trained on large datasets, which have only molecular structures, and applied to transfer learning. Nevertheless, the approximate posterior distribution of the latent vectors of the usual VAE assumes a simple multivariate Gaussian distribution with zero covariance, which may limit the performance of representing the latent features. To overcome this limitation, we propose a novel molecular deep generative model that incorporates a hierarchical structure into the probabilistic latent vectors. We achieve this by a denoising diffusion probabilistic model (DDPM). We demonstrate that our model can design effective molecular latent vectors for molecular property prediction from some experiments by small datasets on physical properties and activity. The results highlight the superior prediction performance and robustness of our model compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: データ駆動の薬物発見では、分子ディスクリプタの設計は非常に重要な課題である。 変分オートエンコーダ(VAE)のような深い生成モデルは、分子構造から派生した確率潜在ベクトルとして記述子を設計することで潜在的な解を提供する。 これらのモデルは、分子構造しか持たない大規模なデータセットで訓練でき、伝達学習に適用できる。 それにもかかわらず、通常のvaeの潜在ベクトルの近似的な後方分布は、ゼロ共分散を持つ単純多変量ガウス分布を仮定し、潜在特徴を表す性能を制限できる。 この制限を克服するために,階層構造を確率的潜在ベクトルに組み込んだ新しい分子深部生成モデルを提案する。 拡散確率モデル(DDPM)によりこれを達成した。 本モデルは,物理特性と活性に関する小さなデータセットを用いて,分子特性予測のための有効な分子潜在ベクトルを設計できることを実証する。 その結果,既存の手法と比較して予測性能と頑健性が向上した。

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