論文の概要: SeaDAG: Semi-autoregressive Diffusion for Conditional Directed Acyclic Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16119v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 15:47:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:07.480876
• Title: SeaDAG: Semi-autoregressive Diffusion for Conditional Directed Acyclic Graph Generation
• Title（参考訳）: SeaDAG: 条件付き非巡回グラフ生成のための半自己回帰拡散
• Authors: Xinyi Zhou, Xing Li, Yingzhao Lian, Yiwen Wang, Lei Chen, Mingxuan Yuan, Jianye Hao, Guangyong Chen, Pheng Ann Heng,
• Abstract要約: 方向性非巡回グラフ(DAG)の条件生成のための半自己回帰拡散モデルSeaDAGを紹介する。 グローバルグラフ構造を欠いた従来の自己回帰生成とは異なり,本手法は拡散ステップ毎に完全なグラフ構造を保持する。 本研究では,現実的なDAGを生成する拡散モデルの能力を高めるために,条件損失を伴うグラフ条件学習を明示的に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.52157311471693
• License:
• Abstract: We introduce SeaDAG, a semi-autoregressive diffusion model for conditional generation of Directed Acyclic Graphs (DAGs). Considering their inherent layer-wise structure, we simulate layer-wise autoregressive generation by designing different denoising speed for different layers. Unlike conventional autoregressive generation that lacks a global graph structure view, our method maintains a complete graph structure at each diffusion step, enabling operations such as property control that require the full graph structure. Leveraging this capability, we evaluate the DAG properties during training by employing a graph property decoder. We explicitly train the model to learn graph conditioning with a condition loss, which enhances the diffusion model's capacity to generate graphs that are both realistic and aligned with specified properties. We evaluate our method on two representative conditional DAG generation tasks: (1) circuit generation from truth tables, where precise DAG structures are crucial for realizing circuit functionality, and (2) molecule generation based on quantum properties. Our approach demonstrates promising results, generating high-quality and realistic DAGs that closely align with given conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,方向性非巡回グラフ(DAG)の条件付き生成のための半自己回帰拡散モデルであるSeaDAGを紹介する。 層構造を考慮し,異なる層に対して異なる復調速度を設計することにより,各層の自己回帰生成をシミュレートする。 グローバルグラフ構造ビューを欠いた従来の自己回帰生成とは異なり,本手法は拡散ステップ毎に完全なグラフ構造を維持し,全グラフ構造を必要とするプロパティ制御などの操作を可能にする。 この能力を活用して、グラフプロパティデコーダを用いてトレーニング中のDAG特性を評価する。 我々は,グラフ条件を条件損失で学習するようにモデルを明示的に訓練し,拡散モデルの能力を高めて,現実的かつ特定の特性に整合したグラフを生成する。 我々は,(1)真理表からの回路生成,(2)回路機能の実現に正確なDAG構造が不可欠である,(2)量子特性に基づく分子生成という2つの代表的な条件付きDAG生成タスクについて,本手法の評価を行った。 提案手法は有望な結果を示し,与えられた条件と密に一致した高品質で現実的なDAGを生成する。

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