論文の概要: Data-Efficient Molecular Generation with Hierarchical Textual Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02845v2
• Date: Sun, 14 Jul 2024 09:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:46:04.651582
• Title: Data-Efficient Molecular Generation with Hierarchical Textual Inversion
• Title（参考訳）: 階層型テクスチャインバージョンを用いたデータ効率の良い分子生成
• Authors: Seojin Kim, Jaehyun Nam, Sihyun Yu, Younghoon Shin, Jinwoo Shin,
• Abstract要約: 分子生成のための階層型テキスト変換法 (HI-Mol) を提案する。 HI-Molは分子分布を理解する上での階層的情報、例えば粗い特徴ときめ細かい特徴の重要性にインスパイアされている。 単一レベルトークン埋め込みを用いた画像領域の従来のテキストインバージョン法と比較して, マルチレベルトークン埋め込みにより, 基礎となる低ショット分子分布を効果的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.816943690420224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing an effective molecular generation framework even with a limited number of molecules is often important for its practical deployment, e.g., drug discovery, since acquiring task-related molecular data requires expensive and time-consuming experimental costs. To tackle this issue, we introduce Hierarchical textual Inversion for Molecular generation (HI-Mol), a novel data-efficient molecular generation method. HI-Mol is inspired by the importance of hierarchical information, e.g., both coarse- and fine-grained features, in understanding the molecule distribution. We propose to use multi-level embeddings to reflect such hierarchical features based on the adoption of the recent textual inversion technique in the visual domain, which achieves data-efficient image generation. Compared to the conventional textual inversion method in the image domain using a single-level token embedding, our multi-level token embeddings allow the model to effectively learn the underlying low-shot molecule distribution. We then generate molecules based on the interpolation of the multi-level token embeddings. Extensive experiments demonstrate the superiority of HI-Mol with notable data-efficiency. For instance, on QM9, HI-Mol outperforms the prior state-of-the-art method with 50x less training data. We also show the effectiveness of molecules generated by HI-Mol in low-shot molecular property prediction.
• Abstract（参考訳）: 分子数が限られていても効果的な分子生成フレームワークを開発することは、例えば薬物発見のような実践的な展開において重要であることが多い。 そこで本研究では, 分子生成のための階層型テキスト変換法 (HI-Mol) を提案する。 HI-Molは分子分布を理解する上での階層的情報、例えば粗くきめ細かな特徴の重要性にインスパイアされている。 本稿では,データ効率のよい画像生成を実現する視覚領域における最近のテキストインバージョン技術の採用に基づく,階層的な特徴を反映したマルチレベル埋め込みを提案する。 単一レベルトークン埋め込みを用いた画像領域の従来のテキストインバージョン法と比較して, マルチレベルトークン埋め込みにより, 基礎となる低ショット分子分布を効果的に学習することができる。 次に、多層トークン埋め込みの補間に基づく分子を生成する。 実験により、HI-Molの優れたデータ効率が示された。 例えば、QM9では、HI-Molは50倍のトレーニングデータで従来の最先端の手法よりも優れています。 また,HI-Molが生成する分子の低ショット分子特性予測における有効性を示す。

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