論文の概要: Genetic-guided GFlowNets for Sample Efficient Molecular Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05961v2
• Date: Sat, 25 May 2024 14:20:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:25:03.188462
• Title: Genetic-guided GFlowNets for Sample Efficient Molecular Optimization
• Title（参考訳）: 遺伝的誘導型GFlowNetによる分子最適化
• Authors: Hyeonah Kim, Minsu Kim, Sanghyeok Choi, Jinkyoo Park,
• Abstract要約: 深層学習に基づく生成手法の最近の進歩は、将来性を示しているが、サンプル効率の問題に直面している。 本稿では,強力な遺伝的アルゴリズムを深く生成する手法として,サンプル効率のよい分子最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.270494123656746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The challenge of discovering new molecules with desired properties is crucial in domains like drug discovery and material design. Recent advances in deep learning-based generative methods have shown promise but face the issue of sample efficiency due to the computational expense of evaluating the reward function. This paper proposes a novel algorithm for sample-efficient molecular optimization by distilling a powerful genetic algorithm into deep generative policy using GFlowNets training, the off-policy method for amortized inference. This approach enables the deep generative policy to learn from domain knowledge, which has been explicitly integrated into the genetic algorithm. Our method achieves state-of-the-art performance in the official molecular optimization benchmark, significantly outperforming previous methods. It also demonstrates effectiveness in designing inhibitors against SARS-CoV-2 with substantially fewer reward calls.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見や物質設計といった分野において、望ましい性質を持つ新しい分子を発見するという課題が重要である。 近年の深層学習による生成手法の進歩は有望であるが,報酬関数の評価に費用がかかるため,サンプル効率の問題に直面している。 本稿では,GFlowNetsトレーニングを用いて,強力な遺伝的アルゴリズムを深層生成ポリシーに蒸留し,サンプル効率のよい分子最適化手法を提案する。 このアプローチは、遺伝的アルゴリズムに明示的に統合されたドメイン知識から深い生成ポリシーを学ぶことを可能にする。 提案手法は, 分子最適化ベンチマークにおいて, 従来の手法よりも大幅に優れ, 最先端性能を実現している。 また、SARS-CoV-2に対するインヒビターの設計にも効果を示す。

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