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具有混合概率传输的等变流匹配
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内容提要
深度生成扩散模型是材料科学和药物发现的有前途的新途径。本研究提出了EQGAT-diff模型，通过比较不同状态空间的相互作用，提高了模型性能。该模型在QM9和GEOM-Drugs数据集上表现优秀，对于复杂分子的小数据集的生成模型具有重要意义。
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关键要点
- 深度生成扩散模型在材料科学和药物发现中是一种有前途的新途径。
- 大分子结构和有限的训练数据限制了模型的效用。
- 本研究提出了EQGAT-diff模型，通过比较连续和离散状态空间的相互作用进行设计。
- EQGAT-diff模型在QM9和GEOM-Drugs数据集上表现显著优于现有模型。
- 模型通过引入连续原子位置、分类化学元素和键类型，提高了训练收敛性和生成样本质量。
- 研究了EQGAT-diff模型在PubChem3D数据集上迁移到显式氢的可行性。
- 本研究的发现对基于结构的药物设计具有重要应用价值，尤其是复杂分子的小数据集生成模型的准确性。
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