論文の概要: A Bayesian Flow Network Framework for Chemistry Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20294v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 04:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 19:18:14.265648
• Title: A Bayesian Flow Network Framework for Chemistry Tasks
• Title（参考訳）: 化学作業のためのベイズ流ネットワークフレームワーク
• Authors: Nianze Tao, Minori Abe,
• Abstract要約: ベイジアンフローネットワークに基づく化学タスクを処理する言語モデルであるChemBFNを紹介する。 サンプリング品質を改善するために,新しい精度スケジュールを提案する。 本手法は, 少ないサンプリングステップを用いても, 十分な多様性を持つ分子を生成するのに適していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce ChemBFN, a language model that handles chemistry tasks based on Bayesian flow networks working on discrete data. A new accuracy schedule is proposed to improve the sampling quality by significantly reducing the reconstruction loss. We show evidence that our method is appropriate for generating molecules with satisfied diversity even when a smaller number of sampling steps is used. A classifier-free guidance method is adapted for conditional generation. It is also worthwhile to point out that after generative training, our model can be fine-tuned on regression and classification tasks with the state-of-the-art performance, which opens the gate of building all-in-one models in a single module style. Our model has been open sourced at https://github.com/Augus1999/bayesian-flow-network-for-chemistry.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,離散データを扱うベイジアンフローネットワークに基づく化学タスクを処理する言語モデルであるChemBFNを紹介する。 復元損失を大幅に低減し,サンプリング品質を向上させるため,新しい精度スケジュールを提案する。 本手法は, 少ないサンプリングステップを用いても, 十分な多様性を持つ分子を生成するのに適していることを示す。 条件生成に分類器フリーガイダンス法を適用する。 生成的学習の後、我々のモデルは、単一のモジュールスタイルでオールインワンモデルを構築するゲートを開く最先端のパフォーマンスで、回帰および分類タスクを微調整できる点も指摘しておく価値がある。 我々のモデルはhttps://github.com/Augus 1999/bayesian-flow-network-for-chemistryでオープンソース化されました。

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