MING: A Functional Approach to Learning Molecular Generative Models

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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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