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我们介绍了内核弹性自动编码器(KAE),这是一种基于变压器架构的自我监管的生成模型,具有增强的分子设计性能。KAE采用了两个创新的损失函数:修改后的最大平均差异(M-MMD)和加权重建(L WCEL)。 与使用传统的kullback损失(vae的Leibler损失或标准的最大平均差异)相比,M-MMD损失显着改善了KAE的生成性能。 包括加权重建损失l wcel,Kae同时实现有效的生成和准确的重建,从而允许在现有生成方法中介于VAE和自动编码器之间中间的生成行为。 KAE的进一步进步包括与有条件生成的集成,在受限的优化中设定了新的最新基准测试。 此外, KAE已经证明了其在对接应用中产生具有良好结合亲密关系的分子的能力,如Autodock Vina和Glide分数所证明的那样,表现出优于培训数据集中所有现有的候选者。 除了分子设计之外,Kae还希望在广泛的应用中逐渐解决问题。KAE采用了两个创新的损失函数:修改后的最大平均差异(M-MMD)和加权重建(L WCEL)。与使用传统的kullback损失(vae的Leibler损失或标准的最大平均差异)相比,M-MMD损失显着改善了KAE的生成性能。包括加权重建损失l wcel,Kae同时实现有效的生成和准确的重建,从而允许在现有生成方法中介于VAE和自动编码器之间中间的生成行为。KAE的进一步进步包括与有条件生成的集成,在受限的优化中设定了新的最新基准测试。KAE已经证明了其在对接应用中产生具有良好结合亲密关系的分子的能力,如Autodock Vina和Glide分数所证明的那样,表现出优于培训数据集中所有现有的候选者。除了分子设计之外,Kae还希望在广泛的应用中逐渐解决问题。

分子设计的内核弹性自动编码器

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