GraphNVP - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2018年インターンシップ・PEとして勤務した Kaushalya Madhawa さんによる寄稿です。 本記事はこちらの英語ブログの日本語訳です。 本記事では、私たちが最近投稿した論文 “GraphNVP: An Invertible Flow Model for Generating Molecular Graphs” を紹介します。 コードも公開しています → Github repo 分子の生成モデル 望ましい薬理学的な物性値をもつ新しい分子の発見は創薬の分野において重要な問題です。これまで、候補となる化合物を実際に合成して実験を行うといったことがされてきました。 しかし、化合物のとりえる形の可能性は膨大でそれらを合成し、実験するということはとても時間がかかります。 このように望む物性値をもつ分子を探す代わりに、”de novo drug design” では、新しい化合物
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
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Nmp for quantum_chemistry
Shinya Yuki on Twitter: "分子設計に生成モデル適用する系のサーベイ論文。ディープラーニング以前の論文からかなり最近の論文まで多く引用されている。まだ読んでいない論文を見つけるのに良い。Generative Models for Automatic Chem… https://t.co/IDXhH9o3vl"
