使用图变分自编码器对分子进行连续表示
机器学习
2020-04-20 v1
摘要
为了对分子进行连续表示，我们提出了一种以 VAE 形式存在的生成模型，该模型作用于分子的二维图结构。采用一个辅助预测器来修剪潜空间并辅助解码器生成有意义的分子邻接张量。除在药物设计与性质预测中的潜在适用性外，我们基于分子的 SMILES 表示并使用 RNN 编码器与解码器的其他类似方法，展示了该技术相对于它们的优越性能。
引用
@article{arxiv.2004.08152,
title = {Continuous Representation of Molecules Using Graph Variational Autoencoder},
author = {Mohammadamin Tavakoli and Pierre Baldi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08152},
year = {2020}
}