GraphNVP: An Invertible Flow Model for Generating Molecular Graphsを読んだのでメモ - 機械学習とかコンピュータビジョンとか

はじめに GraphNVP: An Invertible Flow Model for Generating Molecular Graphsを読んだのでメモ．Generative flowを使ってmolecular graphを生成する初めての試みとのこと． GraphNVP Generative Flowの一般的な話は何度か記事にしているのでここでは割愛． 今回は，molecular graphをgenerative flowを使って生成するのが目的．ここではグラフの生成を，ノードの隣接関係の記述とノードの表現（ラベル）の二つに分けて考える． 定義として，グラフをとし，をそれぞれ，adjacency tensorとfeature matrixとする．ただし，隣接関係の種類を，ノードのラベルの種類をとした．グラフが与えられた時にとなるようなモデルを作る．今回はモデルとしてGenerati

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"GraphNVP: molecular graphをgenerative flowを使って生成 + グラフGは離散的に表現 + 上で議論したモデルは連続な分布 + ギャップを埋めるためuniform noiseを加える (dequantization) " arXiv:1905.11600 2019