Att skapa nya grafstrukturer som optimerar givna mål samtidigt som man följer vissa givna underliggande regler är grundläggande för kemi, biologi och samhällsvetenskaplig forskning. Detta är särskilt viktigt i uppgiften att generera molekylära grafer, vars mål är att upptäcka nya molekyler med önskade egenskaper såsom droglikhet och syntetisk tillgänglighet, samtidigt som man följer fysiska lagar som kemisk valency. Att utforma modeller för att hitta molekyler som optimerar önskade egenskaper samtidigt som man införlivar mycket komplexa och icke-differentierbara regler är dock fortfarande en utmanande uppgift. Här föreslår vi Graph Convolutional Policy Network (GCPN), en allmän graf convolutional Network-baserad modell för målriktad grafgenerering genom förstärkt inlärning. Modellen är tränad för att optimera domänspecifika belöningar och kontradiktorisk förlust genom policygradient, och fungerar i en miljö som innehåller domänspecifika regler. Experimentella resultat visar att GCPN kan uppnå 61% förbättring på kemisk egendom optimering över state-of-the-art basics medan liknar kända molekyler, och uppnå 184% förbättring på den begränsade egenskapsoptimering uppgift.
I REF presenteras förfarandet för molekylär grafgenerering som en Markovbeslutsprocess.
Graph Convolutional Policy Network for Goal-Directed Molecular Graph Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}