論文の概要: VQ-SAD: Vector Quantized Structure Aware Diffusion For Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00354v1
• Date: Fri, 01 May 2026 02:32:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.82499
• Title: VQ-SAD: Vector Quantized Structure Aware Diffusion For Molecule Generation
• Title（参考訳）: VQ-SAD:分子生成のための拡散を考慮したベクトル量子化構造
• Authors: Farshad Noravesh, Reza Haffari, Layki Soon, Arghya Pal,
• Abstract要約: VQ-SADは、学習可能な前方プロセスを持つ拡散モデルにおいて、シンボル情報と神経構造情報の両方を利用するニューロシンボリックモデルである。 VQ-VAEは、QM9とZINC250kデータセットに基づいて拡散に基づく分子生成のためのSOTAモデルよりわずかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.696166558706053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many diffusion based molecule generation methods ignore the symbolic information of molecules and represent the atom and bond type as one hot representation. Methods based on Morgan fingerprints produce hash collisions and are hard to embed into a continuous space without information loss and random fingerprints correspond to no valid molecule. To circumvent this issue we use another paradigm and consider atom and bond codes as latent variables of VQ-VAE. We introduce VQ-SAD which first trains a VQ-VAE and uses the frozen pretrained VQ-VAE model and considers the codebooks for both atom and bond types as tokenizers for the downstream diffusion process. VQ-SAD is a neuro-symbolic model that utilizes both symbolic and neural structural information for a diffusion based model with learnable forward process. The large discrete code space provides a more balanced atom and bond types which enhances the denoising process. VQ-VAE slightly outperforms SOTA models for diffusion based molecule generation on QM9 and ZINC250k datasets.
• Abstract（参考訳）: 多くの拡散に基づく分子生成法は、分子の象徴的な情報を無視し、原子と結合のタイプを1つの熱い表現として表している。 モーガン指紋に基づく手法は、ハッシュ衝突を発生させ、情報損失やランダムな指紋が有効な分子と一致しない連続空間に埋め込むのが困難である。 この問題を回避するために、別のパラダイムを使用し、原子と結合符号をVQ-VAEの潜伏変数とみなす。 本稿では,まずVQ-VAEを訓練し,凍結事前訓練したVQ-VAEモデルを用いて,原子および結合型のコードブックを下流拡散過程のトークン化剤として検討する。 VQ-SADは、学習可能な前方プロセスを持つ拡散モデルにおいて、シンボル情報と神経構造情報の両方を利用するニューロシンボリックモデルである。 大きな離散コード空間は、よりバランスのとれた原子と結合の型を提供し、デノナイジングプロセスを強化します。 VQ-VAEは、QM9とZINC250kデータセットに基づいて拡散に基づく分子生成のためのSOTAモデルよりわずかに優れている。

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