基于注意力的分层变分自编码器的分子生成

Jan, 2024

基于注意力的分层变分自编码器的分子生成

Attention Based Molecule Generation via Hierarchical Variational Autoencoder

Divahar Sivanesan

TL;DR将递归神经网络与卷积网络以层次化方式结合，可以从 SMILES 字符串中提取自回归信息并保持信号和长程依赖关系，从而实现了在重构已知分子时非常高的有效性率达到 95%。同时，我们观察到测试集和重构分子之间的平均 Tanimoto 相似性为 0.6，这表明我们的方法在使用类似方法的先前工作中比较有效地将 SMILES 字符串与其学习表示之间进行映射。

Abstract

molecule generation is a task made very difficult by the complex ways in which we represent molecules computationally. A common technique used in molecular generative modeling is to use smiles strings with recurr

molecule generation smiles strings recurrent neural networks variational autoencoders convolutional networks

发现论文，激发创造

分子图生成的联合树变分自编码器

本文提出了一种基于 junction tree variational autoencoder 生成具有化学相关性的分子图的方法，能够在保持化学有效性的情况下，通过生成固定结构的分子骨架并使用图消息传递网络组合它们。研究人员在多个任务上进行了评估，并发现该方法明显优于之前的最先进基准。

Feb, 2018

3DMolNet：分子结构生成网络

使用可变自编码器学习分子的三维结构，实现对分子结构的建模，生成具有结构和组成合法性的分子结构

Oct, 2020

约束图变分自编码器用于分子设计

本文提出一种基于变分自编码的图结构模型，用于生成符合已有数据分布的化学分子结构，并通过实验数据分析表明该模型在分子生成任务上表现较好，同时使用合适的隐空间设计允许生成具备特定性质的分子。

May, 2018

深度学习在分子设计中的应用 - 现状综述

文献的主要内容是深度生成建模技术被应用于分子生成和优化，包括使用递归神经网络、自动编码器、生成对抗网络和强化学习等四种技术，并探讨了这些技术的数学基础和优缺点，内容涉及到分子表示和设计中的多个方面。

Mar, 2019

NeVAE：分子图形的深度生成模型

本文提出了一种适用于分子结构的、特别设计了多项技术创新的变分自编码器，并发展了一个梯度优化算法用于优化其生成分子的能力，实验结果表明该模型比多种现有模型更能够有效地发现合理、多样且新颖的分子。

Feb, 2018

RGCVAE: 基于关系图条件的变分自编码器在分子设计中的应用

本文提出了 RGCVAE 方法，使用关系图同构网络进行编码，使用新的概率解码组件进行解码，即可在训练时间显著减少的情况下，展现出与几种最先进的熵编码自编码器相媲美的分子生成性能。

May, 2023

基于条件变分自编码器的分子生成模型，用于新型分子设计

提出了一种基于条件变分自编码器的分子生成模型，可以控制多个分子属性，生成具有五个目标属性的类药物分子，可以单独调整一个属性，将其操作超出数据集范围。

Jun, 2018

使用结构模式层次生成分子图

本研究提出了一个新的分层图编解码器，采用更大、更灵活的图案作为基本组成部分，能够有效地处理分子生成任务，包括聚合物，其性能明显优于现有技术。

Feb, 2020

基于生成型自编码器的分子设计应用

本文探讨如何使用深度学习方法 - 自动编码器，进行新型药物分子结构的设计，并通过搜索自动生成的 latent space, 生成预测活性的新化合物，并识别与训练集不同但具有相似效应的活性化合物。

Nov, 2017

分子超图文法及其在分子优化中的应用

本文介绍一种新的分子超图文法变分自编码器 (MHG-VAE)，通过使用一个单一的 VAE 结合基于贝叶斯优化的技术，利用分子超图文法编码硬化学限制来指导 VAE 生成有效的分子，以解决分子优化中的两大挑战：有效性和成本效益。

Sep, 2018