Vi ser molekylär optimering som ett problem med graf-till-graf-översättning. Målet är att lära sig att kartlägga från en molekylär graf till en annan med bättre egenskaper baserat på en tillgänglig corpus av parade molekyler. Eftersom molekyler kan optimeras på olika sätt, det finns flera livskraftiga översättningar för varje ingång graf. En viktig utmaning är därför att modellera olika översättningsresultat. Våra primära bidrag inkluderar en korsning träd kodare-dekoder för att lära sig olika graf översättningar tillsammans med en ny kontradiktorisk utbildningsmetod för att anpassa distributioner av molekyler. Olika utdatadistributioner i vår modell realiseras explicit av lågdimensionella latenta vektorer som modulerar översättningsprocessen. Vi utvärderar vår modell på flera molekylära optimeringsuppgifter och visar att vår modell överträffar tidigare toppmoderna baslinjer med en betydande marginal.
En annan metod baserad på kontradiktorisk utbildning är VJTNN REF.
Learning Multimodal Graph-to-Graph Translation for Molecular Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}