論文の概要: Generative Flows on Discrete State-Spaces: Enabling Multimodal Flows with Applications to Protein Co-Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04997v2
- Date: Wed, 5 Jun 2024 20:31:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 23:40:31.372809
- Title: Generative Flows on Discrete State-Spaces: Enabling Multimodal Flows with Applications to Protein Co-Design
- Title（参考訳）: 離散状態空間上の生成フロー:タンパク質共設計への応用によるマルチモーダルフローの実現
- Authors: Andrew Campbell, Jason Yim, Regina Barzilay, Tom Rainforth, Tommi Jaakkola,
- Abstract要約: 本稿では、フローベース生成モデルの実現に欠落したリンクを提供する離散データのフローベースモデルを提案する。
私たちの重要な洞察は、連続時間マルコフ連鎖を用いて連続空間フローマッチングの離散的等価性を実現できるということです。
この能力をタンパク質共設計のタスクに適用し、タンパク質の構造と配列を共同生成するモデルを学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.634098563033795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Combining discrete and continuous data is an important capability for generative models. We present Discrete Flow Models (DFMs), a new flow-based model of discrete data that provides the missing link in enabling flow-based generative models to be applied to multimodal continuous and discrete data problems. Our key insight is that the discrete equivalent of continuous space flow matching can be realized using Continuous Time Markov Chains. DFMs benefit from a simple derivation that includes discrete diffusion models as a specific instance while allowing improved performance over existing diffusion-based approaches. We utilize our DFMs method to build a multimodal flow-based modeling framework. We apply this capability to the task of protein co-design, wherein we learn a model for jointly generating protein structure and sequence. Our approach achieves state-of-the-art co-design performance while allowing the same multimodal model to be used for flexible generation of the sequence or structure.
- Abstract（参考訳）: 離散データと連続データを組み合わせることは、生成モデルにとって重要な能力である。
本稿では、離散データの新しいフローベースモデルである離散フローモデル(DFM)について述べる。
私たちの重要な洞察は、連続時間マルコフ連鎖を用いて連続空間フローマッチングの離散的等価性を実現できるということです。
DFMは、離散拡散モデルを特定のインスタンスとして含む単純な導出の恩恵を受けつつ、既存の拡散に基づくアプローチよりも優れた性能を実現している。
我々はDFM法を用いてマルチモーダルフローに基づくモデリングフレームワークを構築した。
この能力をタンパク質共設計のタスクに適用し、タンパク質の構造と配列を共同生成するモデルを学ぶ。
提案手法は,同じマルチモーダルモデルを用いてシーケンスや構造を柔軟に生成しながら,最先端の協調設計性能を実現する。
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