PF-ODE

新的扩散模型框架增强了分子图的分布外检测

研究人员开发了一个新的概率框架，用于检测复杂3D图数据（特别是分子结构）中的分布外（OOD）输入。该方法利用扩散模型以无监督方式学习训练数据的分布。该框架为3D坐标和离散特征引入了一个统一的连续扩散过程，能够计算每样本对数似然度，以此作为典型性的度量。该方法已在蛋白质-配体复合物上得到验证，成功将保留的蛋白质家族识别为OOD，并与独立结合亲和力模型的预测误差相关联。