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RetroGFN：基於 GFlowNets 的多樣且可行的反合成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新颖的单步逆向合成模型 RetroGFN，通过利用可行性代理模型，可以探索有限数据集之外的可能反应，并返回多样的可行反应集合。实验证明 RetroGFN 在准确率上具有竞争力，并在往返准确率方面优于现有方法。
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关键要点
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该研究提出了一种新颖的单步逆向合成模型 RetroGFN。
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RetroGFN 利用可行性代理模型探索有限数据集之外的可能反应。
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模型返回多样的可行反应集合。
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实验证明 RetroGFN 在标准前 k 名准确率上具有竞争力。
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RetroGFN 在往返准确率方面优于现有方法。
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提供了使用往返准确率的经验性论据，扩展了可行性概念。
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