[IJCAI | 论文简读] 基于Transformer的目标增强生成对抗网络生成所需分子
2023-06-13 09:16:24 时间
简读分享 | 王宇哲 编辑 | 乔剑博
论文题目
Transformer-based Objective-reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules
论文摘要
序列结构数据的深层生成模型在药物发现中引起了广泛关注。然而,这种模型不能从序列表示中完全提取分子的语义特征。此外,模式坍塌减少了生成分子的多样性。本文提出了一种基于transformer的目标增强生成对抗网络(TransORGAN)来生成分子。TransORGAN利用transformer架构作为生成器,并使用随机策略梯度进行强化学习,生成具有丰富语义特征的可靠的分子。鉴别器提供奖励,指导生成器的策略更新,而目标强化惩罚则鼓励生成不同的分子。使用ZINC化学数据集进行了实验,结果证明了TransORGAN能够生成多样性、创新性的分子。
论文链接
https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0539.pdf
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