Djupa generativa modeller har uppnått anmärkningsvärd framgång inom olika datadomäner, inklusive bilder, tidsserier och naturliga språk. Det återstår dock betydande utmaningar för kombinatoriska strukturer, inklusive grafer. En av de viktigaste utmaningarna ligger i svårigheten att säkerställa semantisk giltighet i sitt sammanhang. Till exempel, i molekylära grafer, antalet bindning-elektron par får inte överstiga valence av en atom; medan i protein interaktion nätverk, två proteiner kan anslutas endast när de tillhör samma eller korrelerade gen ontologitermer. Dessa begränsningar är inte lätta att integrera i en generativ modell. I detta arbete föreslår vi en legaliseringsram för variabla autokodare som ett steg mot semantisk giltighet. Vi fokuserar på matris representation av grafer och formulera straffvillkor som legalisera utdatadistributionen av dekoder för att uppmuntra tillfredsställelse av giltighet begränsningar. Experimentella resultat bekräftar en mycket högre sannolikhet för provtagning av giltiga grafer i vårt tillvägagångssätt, jämfört med andra rapporterade i litteraturen.
RVAE-modellen REF använde en variantal autoencoder för molekylgenerering, och föreslog en ny legaliseringsram för att säkerställa semantisk giltighet.
Constrained Generation of Semantically Valid Graphs via Regularizing Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}