Grafer är allmänt förekommande datastrukturer för att representera interaktioner mellan enheter. Med fokus på tillämpningar inom kemi, utforskar vi uppgiften att lära sig att generera grafer som överensstämmer med en distribution som observeras i träningsdata. Vi föreslår en variantal autoencoder modell där både kodare och dekoder är grafstrukturerade. Vår dekoder antar en sekventiell beställning av grafförlängning steg och vi diskuterar och analysera designval som minskar de potentiella nackdelarna av denna linjärisering. Experiment jämför vårt tillvägagångssätt med ett brett spektrum av baslinjer för molekylgenereringsuppgiften och visar att vår metod är framgångsrik med att matcha statistik från den ursprungliga datauppsättningen på semantiskt viktiga mätvärden. Dessutom visar vi att genom att använda lämplig formning av det latenta utrymmet gör vår modell det möjligt för oss att designa molekyler som är (lokalt) optimala i önskade egenskaper.
REF kombinerad sekventiell generering med en variantal autoencoder för att möjliggöra kontinuerlig grafoptimering i latent utrymme.
Constrained Graph Variational Autoencoders for Molecule Design
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}