論文の概要: Equivariant Denoisers Cannot Copy Graphs: Align Your Graph Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17656v2
• Date: Sun, 08 Jun 2025 13:22:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:08.426712
• Title: Equivariant Denoisers Cannot Copy Graphs: Align Your Graph Diffusion Models
• Title（参考訳）: Equivariant Denoisersはグラフをコピーできない: グラフ拡散モデルを調整する
• Authors: Najwa Laabid, Severi Rissanen, Markus Heinonen, Arno Solin, Vikas Garg,
• Abstract要約: グラフ生成モデリングにおいて支配的なグラフ拡散モデルは、グラフからグラフへの変換タスクにおいて未探索のままである。 本研究では,アライメントが離散拡散モデルの性能を5%から54.7%まで劇的に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.912841472542322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph diffusion models, dominant in graph generative modeling, remain underexplored for graph-to-graph translation tasks like chemical reaction prediction. We demonstrate that standard permutation equivariant denoisers face fundamental limitations in these tasks due to their inability to break symmetries in noisy inputs. To address this, we propose aligning input and target graphs to break input symmetries while preserving permutation equivariance in non-matching graph portions. Using retrosynthesis (i.e., the task of predicting precursors for synthesis of a given target molecule) as our application domain, we show how alignment dramatically improves discrete diffusion model performance from 5% to a SOTA-matching 54.7% top-1 accuracy. Code is available at https://github.com/Aalto-QuML/DiffAlign.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成モデルにおいて支配的なグラフ拡散モデルは、化学反応予測のようなグラフからグラフへの変換タスクには未熟である。 標準置換同変デノイザは、ノイズ入力において対称性を破ることができないため、これらのタスクの基本的な制限に直面していることを実証する。 そこで本稿では,非マッチンググラフ部分における置換等式を保ちつつ,入力対称性を損なうための入力グラフとターゲットグラフの整合性を提案する。 応用領域としてレトロ合成(すなわち、対象分子の合成の前駆体を予測するタスク)を用いて、アライメントが離散拡散モデルの性能を5%から54.7%まで劇的に改善することを示す。 コードはhttps://github.com/Aalto-QuML/DiffAlignで入手できる。

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