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贝叶斯流是生成分布外化学空间所需的一切
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内容提要
本研究提出了一种贝叶斯流网络，旨在解决新药设计中生成高于训练空间属性的分布外分子的挑战。该网络能够高效生成高质量的分布外样本，并引入半自回归的训练/采样方法，显著提升模型性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种贝叶斯流网络，旨在解决新药设计中生成高于训练空间属性的分布外分子的挑战。
- 该网络能够高效生成高质量的分布外样本。
- 引入了半自回归的训练/采样方法，显著提升了模型性能。
- 该模型的性能超过了当前的最佳模型。
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