Vi försöker automatisera utformningen av molekyler baserat på specifika kemiska egenskaper. I beräkningsmässiga termer innebär denna uppgift kontinuerlig inbäddning och generering av molekylära grafer. Vårt primära bidrag är det direkta förverkligandet av molekylära grafer, en uppgift som tidigare närmade sig genom att generera linjära SMILES strängar istället för grafer. Vår korsning träd variational autoencoder genererar molekylära grafer i två faser, genom att först generera en trädstrukturerad ställning över kemiska substrukturer, och sedan kombinera dem till en molekyl med en graf meddelande passerar nätverk. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för oss att gradvis expandera molekyler samtidigt upprätthålla kemisk giltighet i varje steg. Vi utvärderar vår modell på flera uppgifter som sträcker sig från molekylär generering till optimering. Genom dessa uppgifter överträffar vår modell tidigare toppmoderna baslinjer med en betydande marginal.
REF föreslog en korsningsträdsvariantal autoencoder.
Junction Tree Variational Autoencoder for Molecular Graph Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}