論文の概要: Any-Property-Conditional Molecule Generation with Self-Criticism using Spanning Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09357v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 15:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 22:58:40.438477
• Title: Any-Property-Conditional Molecule Generation with Self-Criticism using Spanning Trees
• Title（参考訳）: Spanning Trees を用いた自己批判による不均一な分子生成
• Authors: Alexia Jolicoeur-Martineau, Aristide Baratin, Kisoo Kwon, Boris Knyazev, Yan Zhang,
• Abstract要約: Spanning Tree-based Graph Generation (STGG)は有効な分子の生成を保証するための有望なアプローチである。 本研究では,STGGをマルチプロパティ条件生成に拡張する。 この結果から,STGG+は分布内および分布外条件生成における最先端の性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.957429240197452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating novel molecules is challenging, with most representations leading to generative models producing many invalid molecules. Spanning Tree-based Graph Generation (STGG) is a promising approach to ensure the generation of valid molecules, outperforming state-of-the-art SMILES and graph diffusion models for unconditional generation. In the real world, we want to be able to generate molecules conditional on one or multiple desired properties rather than unconditionally. Thus, in this work, we extend STGG to multi-property-conditional generation. Our approach, STGG+, incorporates a modern Transformer architecture, random masking of properties during training (enabling conditioning on any subset of properties and classifier-free guidance), an auxiliary property-prediction loss (allowing the model to self-criticize molecules and select the best ones), and other improvements. We show that STGG+ achieves state-of-the-art performance on in-distribution and out-of-distribution conditional generation, and reward maximization.
• Abstract（参考訳）: 新規分子の生成は困難であり、ほとんどの表現は、多くの無効分子を生成する生成モデルに導かれる。 Spanning Tree-based Graph Generation (STGG)は、有効な分子の生成を保証するための有望なアプローチであり、非条件生成のための最先端SMILESおよびグラフ拡散モデルより優れている。 現実の世界では、無条件でではなく、1つまたは複数の所望の性質に条件付き分子を生成できることが望まれます。 そこで本研究では,STGGをマルチプロパティ条件生成に拡張する。 我々のアプローチであるSTGG+は、モダントランスフォーマーアーキテクチャ、トレーニング中のプロパティのランダムマスキング(プロパティの任意のサブセットと分類子なしガイダンスの呼び出し)、補助的なプロパティ予測損失(モデルを自己批判し、最良のものを選択することができる)、その他の改善を取り入れています。 この結果から,STGG+は分布内および分布外条件生成における最先端性能と報酬の最大化を達成できることが示唆された。

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