論文の概要: Rethinking Molecular Design: Integrating Latent Variable and Auto-Regressive Models for Goal Directed Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00046v3
• Date: Fri, 6 Sep 2024 06:59:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 13:11:14.802534
• Title: Rethinking Molecular Design: Integrating Latent Variable and Auto-Regressive Models for Goal Directed Generation
• Title（参考訳）: 分子設計の再考:ゴール指向生成のための潜在変数モデルと自己回帰モデルの統合
• Authors: Heath Arthur-Loui, Amina Mollaysa, Michael Krauthammer,
• Abstract要約: 我々は、分子の最も単純な表現に戻り、古典的生成的アプローチの見過ごされた制限を調査する。 本稿では, 分子配列の妥当性, 条件生成, スタイル伝達を改善するために, 両者の強みを生かした, 新規な正則化器の形でのハイブリッドモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6800113478497425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: De novo molecule design has become a highly active research area, advanced significantly through the use of state-of-the-art generative models. Despite these advances, several fundamental questions remain unanswered as the field increasingly focuses on more complex generative models and sophisticated molecular representations as an answer to the challenges of drug design. In this paper, we return to the simplest representation of molecules, and investigate overlooked limitations of classical generative approaches, particularly Variational Autoencoders (VAEs) and auto-regressive models. We propose a hybrid model in the form of a novel regularizer that leverages the strengths of both to improve validity, conditional generation, and style transfer of molecular sequences. Additionally, we provide an in depth discussion of overlooked assumptions of these models' behaviour.
• Abstract（参考訳）: デノボ分子の設計は、最先端の生成モデルを用いることで、非常に活発な研究領域となっている。 これらの進歩にもかかわらず、薬物設計の課題に対する答えとして、この分野はより複雑な生成モデルと洗練された分子表現に焦点を当てているため、いくつかの根本的な疑問は未解決のままである。 本稿では、分子の最も単純な表現に戻り、古典的生成アプローチ、特に変分オートエンコーダ(VAE)や自己回帰モデルにおける見過ごされた制限について検討する。 本稿では, 分子配列の妥当性, 条件生成, スタイル伝達を改善するために, 両者の強みを生かした, 新規な正則化器の形でのハイブリッドモデルを提案する。 さらに、これらのモデルの振る舞いの見過ごされた仮定について、深く議論する。

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