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ZINC250k
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DriftingMol框架增强了属性条件分子生成
研究人员开发了DriftingMol，一种用于生成具有特定属性分子的新颖的两阶段框架。该方法将漂移模型适配到SELFIES潜在分子空间，利用解码器的隐藏表示作为漂移特征图。该方法在ZINC250K等数据集上，以低采样成本实现了改进的属性条件生成，并在QED等属性上显示出强相关性。
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VQ-SAD 模型采用神经符号方法改进分子生成
研究人员开发了 VQ-SAD，一种使用扩散技术进行分子生成的新型神经符号模型。该方法通过将原子和键视为 VQ-VAE 框架内的潜在变量来整合关于原子和键的符号信息。通过利用大型离散代码空间，VQ-SAD 增强了去噪过程，并在 QM9 和 ZINC250k 数据集上的性能优于最先进的方法。