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生成流动网络（GFLOWNETS）最近出现了一类生成模型，是通过从非均衡奖励分布中学习来生成多样化和高质量分子结构的合适框架。以前朝这个方向的工作通常通过使用预定义的分子碎片作为构建块来限制探索，从而限制了可以访问的化学空间。在这项工作中，我们引入了原子Gflownets（A-GFNS），这是一种基本生成模型，利用单个原子作为基础，以更全面地探索类似药物的化学空间。我们使用离线药物样分子数据集提出了一种无监督的预训练方法，该方法在廉价但信息丰富的分子描述符上（例如药物类似性，拓扑极性表面积和合成可及性得分）对A-GFN进行了评论。这些特性是代理奖励，将A-GFN引导到具有理想的药理特性的化学空间区域。我们通过实施目标的微调过程来进一步进一步，该过程适应A-GFN以优化特定目标属性。在这项工作中，我们在锌15离线数据集上预认识了A-GFN，并采用了强大的评估指标来显示与药物设计中其他相关基线方法相比，我们的方法的有效性。
GFLOWNET廉价奖励
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