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Graph Energy Matching
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新方法学习图能量以实现有限时间生成
研究人员开发了一种名为有限时间范围能量学习的新方法，用于生成分子图等离散结构。该技术调整了 Metropolis-Hastings 采样器的能量函数，以便在固定步数内生成准确的样本，而不是要求达到平衡。通过使用冻结的预训练模型进行初始化和提议，以及学习到的能量进行接受，该方法在图生成任务上的表现优于传统方法。
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新的GEM框架推动了用于分子发现的图生成
研究人员开发了一个名为Graph Energy Matching (GEM) 的新生成建模框架，专为分子图等离散数据设计。GEM利用置换不变势能来引导噪声向高似然图区域传输，并在这些区域内优化样本。该方法旨在克服离散能量模型中常见的采样效率低下和训练不稳定问题，在分子图基准测试中达到或超过了当前离散扩散基线的性能。