論文の概要: Cometh: A continuous-time discrete-state graph diffusion model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06449v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 16:39:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 12:59:23.953568
• Title: Cometh: A continuous-time discrete-state graph diffusion model
• Title（参考訳）: Cometh: 連続時間離散状態グラフ拡散モデル
• Authors: Antoine Siraudin, Fragkiskos D. Malliaros, Christopher Morris,
• Abstract要約: 我々は,連続時間離散状態グラフ拡散モデルであるCometを提案し,グラフデータを連続時間拡散モデルフレームワークに統合する。 連続時間の統合は、最先端の離散状態拡散モデルよりも様々な指標において顕著な改善をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.444907767842228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discrete-state denoising diffusion models led to state-of-the-art performance in graph generation, especially in the molecular domain. Recently, they have been transposed to continuous time, allowing more flexibility in the reverse process and a better trade-off between sampling efficiency and quality. Here, to leverage the benefits of both approaches, we propose Cometh, a continuous-time discrete-state graph diffusion model, integrating graph data into a continuous-time diffusion model framework. Empirically, we show that integrating continuous time leads to significant improvements across various metrics over state-of-the-art discrete-state diffusion models on a large set of molecular and non-molecular benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 離散状態分解拡散モデルにより、特に分子領域におけるグラフ生成における最先端の性能が向上した。 最近、それらは継続的な時間に変換され、リバースプロセスの柔軟性が向上し、サンプリング効率と品質のトレードオフが良くなった。 本稿では,両手法の利点を活用するために,連続時間離散状態グラフ拡散モデルであるCometを提案し,グラフデータを連続時間拡散モデルフレームワークに統合する。 実験により、連続時間の統合は、分子および非分子ベンチマークデータセットの大規模なセット上での最先端の離散状態拡散モデルよりも、様々な指標において顕著な改善をもたらすことを示す。

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