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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02845v3
• Date: Tue, 16 Jul 2024 06:09:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 13:24:18.223216
• 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。

関連論文リスト

• MING: A Functional Approach to Learning Molecular Generative Models [46.189683355768736]
  本稿では,関数表現に基づく分子生成モデル学習のための新しいパラダイムを提案する。 本稿では,関数空間における分子分布を学習する拡散モデルである分子インプリシットニューラルジェネレーション(MING)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T13:02:02Z)
• LDMol: Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent Space [55.5427001668863]
  テキスト条件付き分子生成のための遅延拡散モデル LDMol を提案する。 LDMolは、学習可能で構造的に有意な特徴空間を生成する分子オートエンコーダを含む。 我々は,LDMolを分子間検索やテキスト誘導分子編集などの下流タスクに適用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T04:59:13Z)
• MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [28.960416816491392]
  分子間相互作用予測のための新しい枠組みとして,分子間相互作用予測法(分子間相互作用予測法)を提案する。 我々の実験は4000,000以上の分子対を含む様々なデータセットで実施され、現在のGNNおよびLLMベースラインよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T07:51:56Z)
• Multi-Modal Representation Learning for Molecular Property Prediction: Sequence, Graph, Geometry [6.049566024728809]
  深層学習に基づく分子特性予測は、従来の手法の資源集約性に対する解決策として登場した。 本稿では,分子特性予測のための新しいマルチモーダル表現学習モデルSGGRLを提案する。 モダリティ間の整合性を確保するため、SGGRLは異なる分子の類似性を最小化しながら同じ分子の表現の類似性を最大化するように訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T02:18:00Z)
• MultiModal-Learning for Predicting Molecular Properties: A Framework Based on Image and Graph Structures [2.5563339057415218]
  MolIGは、画像とグラフ構造に基づいて分子特性を予測するための、新しいMultiModaL分子事前学習フレームワークである。 両者の分子表現の強さを融合させる。 ベンチマークグループ内の分子特性予測に関連する下流タスクでは、パフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T10:28:35Z)
• A Molecular Multimodal Foundation Model Associating Molecule Graphs with Natural Language [63.60376252491507]
  本稿では,分子グラフとその意味的関連テキストデータから事前学習した分子マルチモーダル基礎モデルを提案する。 我々のモデルは、生物学、化学、材料、環境、医学などの分野において、AIを動力とする分野に幅広い影響を与えるだろうと考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T00:56:57Z)
• Graph-based Molecular Representation Learning [59.06193431883431]
  分子表現学習(MRL)は、機械学習と化学科学を結びつけるための重要なステップである。 近年、MRLは、特に深層分子グラフ学習に基づく手法において、かなりの進歩を遂げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T17:43:20Z)
• Exploring Chemical Space with Score-based Out-of-distribution Generation [57.15855198512551]
  生成微分方程式(SDE)にアウト・オブ・ディストリビューション制御を組み込んだスコアベース拡散方式を提案する。 いくつかの新しい分子は現実世界の薬物の基本的な要件を満たしていないため、MOODは特性予測器からの勾配を利用して条件付き生成を行う。 我々はMOODがトレーニング分布を超えて化学空間を探索できることを実験的に検証し、既存の方法で見いだされた分子、そして元のトレーニングプールの上位0.01%までも生成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T06:17:11Z)
• MolCLR: Molecular Contrastive Learning of Representations via Graph Neural Networks [11.994553575596228]
  MolCLRは、大規模なラベルなしの分子データセットのための自己監視学習フレームワークです。 原子マスキング、結合除去、サブグラフ除去の3つの新しい分子グラフ増強法を提案する。 提案手法は,多くの挑戦的データセットに対して最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T17:35:18Z)
• Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data [73.3448373618865]
  分子表現学習のための新しいフレームワークGROVERを提案する。 GROVERは、分子の豊富な構造的および意味的な情報を、巨大な未標識分子データから学習することができる。 分子表現学習において、最大のGNNであり、最大のトレーニングデータセットである、1000万個の未標識分子に1億のパラメータを持つGROVERを事前訓練します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T08:37:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。