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更表达性的图神经网络是否在生成任务上表现更好？
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究了使用更具表达能力的GNN在分子图生成任务中的表现。实验证明先进的GNN能提高GCPN和GraphAF的性能，但GNN的表达能力并非必要条件。先进的GNN的GCPN和GraphAF在其他非GNN-based图生成方法上取得了最先进的结果。这些目标是药物设计中的重要指标。
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关键要点
- 研究了使用更具表达能力的GNN在分子图生成任务中的表现。
- 实验证明先进的GNN能提高GCPN和GraphAF的性能。
- GNN的表达能力并非良好GNN-based生成模型的必要条件。
- 使用先进的GNN的GCPN和GraphAF在其他非GNN-based图生成方法上取得了最先进的结果。
- 提出的分子生成目标（DRD2、Median1、Median2）是药物设计中的重要指标。
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