Djupa generativa modeller för grafstrukturerade data erbjuder en ny vinkel på problemet med kemisk syntes: genom att optimera olika modeller som direkt genererar molekylära grafer, är det möjligt att kringgå dyra sökprocedurer i det diskreta och stora utrymmet av kemiska strukturer. Vi introducerar MolGAN, en implicit, sannolikhetsfri generativ modell för små molekylära grafer som kringgår behovet av dyra grafmatchning förfaranden eller nod beställa heuristik av tidigare sannolikhetsbaserade metoder. Vår metod anpassar generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) för att fungera direkt på grafstrukturerade data. Vi kombinerar vårt tillvägagångssätt med ett förstärkande inlärningsmål för att uppmuntra uppkomsten av molekyler med specifika önskade kemiska egenskaper. I experiment på QM9 kemiska databasen visar vi att vår modell är kapabel att generera nära 100% giltiga föreningar. Molgan jämför gynnsamt både med de senaste förslagen som använder strängbaserade (SMILES) representationer av molekyler och med en sannolikhetsbaserad metod som direkt genererar grafer, även om de är känsliga för läge kollaps.
REF använde Generativa Adversarial Networks för molekylgenerering.
MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}