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English(EN) WL-SeqVAE: Sequence-Based Graph Generation Using Variational Autoencoders and Weisfeiler-Leman Colors

新的WL-SeqVAE方法使用基于序列的变分自编码器生成图

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的基于序列的变分自编码器WL-SeqVAE，用于生成图。该方法利用来自Weisfeiler-Leman算法的节点颜色作为结构标记，将图生成转化为序列生成问题。WL-SeqVAE将图编码为这些颜色的序列，然后由自回归解码器使用这些序列来重建图，并纳入兼容性约束以保证结构一致性。该方法在分子图和通用图生成任务上，特别是在与局部结构和分子质量相关的指标上，表现出与现有基线方法相当的性能。 AI

影响 引入了一种新颖的图生成方法，有望改进分子设计和其他基于结构的人工智能任务。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Iakovos Evdaimon, Giannis Nikolentzos, Achilleas Tsimichodimos, Christos Xypolopoulos, Michalis Vazirgiannis ·

    WL-SeqVAE：基于序列的图生成，使用变分自编码器和Weisfeiler-Leman颜色

    arXiv:2610.32650v1 Announce Type: new Abstract: In this paper, we introduce WL-SeqVAE, a sequence-based variational autoencoder for generating graphs. The key observation behind WL-SeqVAE is that node colors induced by the Weisfeiler-Leman (WL) algorithm provide compact discrete …

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