图形AF swMATH ID: 37863 软件作者： 石承策、徐敏凯、朱兆成、张卫南、张明、唐健 描述： GraphAF：用于生成分子图的基于流的自回归模型。分子图的生成是药物发现的一个基本问题，越来越受到人们的关注。这个问题具有挑战性，因为它不仅需要生成化学上有效的分子结构，同时还需要优化其化学性质。受深度生成模型最新进展的启发，本文提出了一种基于流的图生成自回归模型GraphAF。GraphAF结合了自回归和基于流的方法的优点，并具有：（1）数据密度估计的高模型灵活性；（2） 高效的训练并行计算；（3） 迭代采样过程，允许利用化学领域知识进行价态检查。实验结果表明，GraphAF能够生成68个 主页： https://arxiv.org/abs/2001.09382 源代码： https://github.com/DeepGraphLearning/GraphAF（深度图形学习/图形AF） 相关软件： Rdkit公司；TU数据集；StellarGraph公司；CogDL公司；XGNN公司；分子网；GNN解释人；图DF；锌；图EBM；DIG公司；信息图表；PyTorch公司；TensorFlow公司；图形库；SchNet公司；DGL公司；SchNetPack（SchNetPack）；蟒蛇 引用于： 1文件 全部的 前5名15位作者引用 1 傅聪 1 桂、舒瑞 1 纪水旺 1 刘浩然 1 刘毅 1 罗友志 1 博拉·奥兹特金（Bora M.Oztekin）。 1 王丽梅 1 谢耀晨 1 徐，赵 1 严克强 1 于海阳 1 袁浩 1 张景屯 1 张宣 连载1篇 1 机器学习研究杂志（JMLR） 在1个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文