Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training-Free Guidance for Discrete Diffusion Models for Molecular Generation

論文の概要: Training-Free Guidance for Discrete Diffusion Models for Molecular Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07359v1
Date: Wed, 11 Sep 2024 15:43:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-12 14:03:35.631111
Title: Training-Free Guidance for Discrete Diffusion Models for Molecular Generation
Title（参考訳）: 分子生成のための離散拡散モデルのための学習自由誘導
Authors: Thomas J. Kerby, Kevin R. Moon,
Abstract要約: 本稿では,DiGressの離散拡散モデルアーキテクチャを用いて,個別データにトレーニングフリーガイダンスを適用するためのフレームワークを提案する。このモデルには、特定の原子型である重原子の割合と重原子の分子量を返す誘導関数が組み合わさっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8698289487200865
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Training-free guidance methods for continuous data have seen an explosion of interest due to the fact that they enable foundation diffusion models to be paired with interchangable guidance models. Currently, equivalent guidance methods for discrete diffusion models are unknown. We present a framework for applying training-free guidance to discrete data and demonstrate its utility on molecular graph generation tasks using the discrete diffusion model architecture of DiGress. We pair this model with guidance functions that return the proportion of heavy atoms that are a specific atom type and the molecular weight of the heavy atoms and demonstrate our method's ability to guide the data generation.
Abstract（参考訳）: 連続データに対するトレーニングフリーガイダンス手法は,基礎拡散モデルと相互作用可能なガイダンスモデルとのペア化を可能にするため,関心が爆発的に高まっている。現在、離散拡散モデルの等価ガイダンス法は不明である。本稿では,DiGressの離散拡散モデルアーキテクチャを用いて,学習自由指導を離散データに適用し,分子グラフ生成タスクにその有用性を実証する枠組みを提案する。このモデルには、特定の原子型である重原子の割合と重原子の分子量を返す誘導関数が組み合わされ、データ生成を誘導する手法の能力を実証する。

関連論文リスト

Bridging the Gap between Learning and Inference for Diffusion-Based Molecule Generation [18.936142688346816]
GapDiffは、トレーニングと推論の間のデータ分散の相違を緩和するトレーニングフレームワークである。我々は,CrossDocked 2020データセット上で3次元分子生成モデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-08T10:53:39Z)
MING: A Functional Approach to Learning Molecular Generative Models [46.189683355768736]
本稿では,関数表現に基づく分子生成モデル学習のための新しいパラダイムを提案する。本稿では,関数空間における分子分布を学習する拡散モデルである分子インプリシットニューラルジェネレーション(MING)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-16T13:02:02Z)
Context-Guided Diffusion for Out-of-Distribution Molecular and Protein Design [30.241533997522236]
我々は、ラベルのないデータと滑らかな制約を利用して、ガイド付き拡散モデルのアウト・オブ・ディストリビューション一般化を改善するシンプルなプラグ・アンド・プレイ法である文脈誘導拡散法(CGD)を開発した。このアプローチは、連続的、離散的、グラフ構造化された拡散プロセスや、薬物発見、材料科学、タンパク質設計にまたがる応用など、様々な状況において、大幅なパフォーマンス向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-16T17:34:00Z)
LDMol: Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent Space [55.5427001668863]
テキスト条件付き分子生成のための遅延拡散モデル LDMol を提案する。 LDMolは、学習可能で構造的に有意な特徴空間を生成する分子オートエンコーダを含む。我々は,LDMolを分子間検索やテキスト誘導分子編集などの下流タスクに適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T04:59:13Z)
Guided Diffusion from Self-Supervised Diffusion Features [49.78673164423208]
ガイダンスは拡散モデルにおいて重要な概念として機能するが、その効果は追加のデータアノテーションや事前学習の必要性によって制限されることが多い。本稿では,拡散モデルからガイダンスを抽出するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T11:19:11Z)
Directional diffusion models for graph representation learning [9.457273750874357]
我々は方向拡散モデルと呼ばれる新しいモデルのクラスを提案する。これらのモデルは前方拡散過程にデータ依存、異方性、指向性ノイズを含む。我々は,2つのグラフ表現学習タスクに焦点をあてて,12の公開データセットに関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-22T21:27:48Z)
Diff-Instruct: A Universal Approach for Transferring Knowledge From Pre-trained Diffusion Models [77.83923746319498]
本稿では,任意の生成モデルの学習を指導するDiff-Instructというフレームワークを提案する。 Diff-Instructは、最先端の単一ステップ拡散モデルであることを示す。 GANモデルの精製実験により、Diff-InstructはGANモデルの事前訓練されたジェネレータを一貫して改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-29T04:22:57Z)
Interpretable ODE-style Generative Diffusion Model via Force Field Construction [0.0]
本稿では,数理的な観点からODE型生成拡散モデルを構築するのに適した様々な物理モデルを特定することを目的とする。我々は,本手法で同定された理論モデルを用いて,新しい拡散モデル手法の開発を行うケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:58:11Z)
A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-06T16:56:21Z)
Learning Neural Generative Dynamics for Molecular Conformation Generation [89.03173504444415]
分子グラフから分子コンフォメーション(つまり3d構造)を生成する方法を検討した。分子グラフから有効かつ多様なコンフォーメーションを生成する新しい確率論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-20T03:17:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。