論文の概要: Symphony: Symmetry-Equivariant Point-Centered Spherical Harmonics for Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16199v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 05:32:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 21:27:50.959116
• Title: Symphony: Symmetry-Equivariant Point-Centered Spherical Harmonics for Molecule Generation
• Title（参考訳）: シンフォニー: 同種の点中心球高調波による分子生成
• Authors: Ameya Daigavane, Song Kim, Mario Geiger, Tess Smidt
• Abstract要約: シンフォニー(英: Symphony)は、分子断片から分子を反復的に生成する3次元分子ジオメトリーの自己回帰生成モデルである。 我々は,SymphonyがQM9データセットから精度よく小さな分子を生成できることを示し,既存の自己回帰モデルより優れ,拡散モデルの性能に近づいていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2873345420683413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present Symphony, an $E(3)$-equivariant autoregressive generative model for 3D molecular geometries that iteratively builds a molecule from molecular fragments. Existing autoregressive models such as G-SchNet and G-SphereNet for molecules utilize rotationally invariant features to respect the 3D symmetries of molecules. In contrast, Symphony uses message-passing with higher-degree $E(3)$-equivariant features. This allows a novel representation of probability distributions via spherical harmonic signals to efficiently model the 3D geometry of molecules. We show that Symphony is able to accurately generate small molecules from the QM9 dataset, outperforming existing autoregressive models and approaching the performance of diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 分子断片から分子を反復的に生成する3次元分子ジオメトリーのための,$E(3)$-equivariantの自己回帰生成モデルであるSymphonyを提案する。 分子に対するG-SchNetやG-SphereNetのような既存の自己回帰モデルでは、分子の3次元対称性を尊重するために回転不変の特徴を利用する。 対照的に、Symphonyは高次の$E(3)$-equivariant機能を持つメッセージパッシングを使用する。 これにより、球面調和信号による確率分布の新しい表現により、分子の3次元幾何学を効率的にモデル化することができる。 qm9データセットから小さな分子を正確に生成でき、既存の自己回帰モデルよりも優れており、拡散モデルの性能に近づいている。

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