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MING: A Functional Approach to Learning Molecular Generative Models
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于功能表示的分子生成模型（MING），解决了传统方法的表达能力不足和架构复杂性问题。MING通过功能表示和扩散过程联合去噪，实现高效准确的分子分布建模，实验结果表明其在分子样本生成方面性能优越且速度更快。
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关键要点
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传统分子生成方法在表达能力和架构复杂性上存在不足。
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提出了一种基于功能表示的分子隐式神经生成模型（MING）。
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MING通过功能表示和扩散过程联合去噪，实现高效且准确的分子分布建模。
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实验结果表明，MING在分子样本生成方面性能优越，超越现有的数据空间方法。
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MING的架构更简洁，生成速度更快。
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