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ACS JCIM (化学信息与建模)· Julien Baglio, Yacine Haddad, Richard Polifka·· 27 天前精选AI 评分58

潜空间风格化量子Wasserstein GAN用于药物设计并在MOSES基准评测

Latent Style-Based Quantum Wasserstein GAN for Drug Design

AI 导读

【全文节选总结】作者提出潜空间风格化量子WGAN-GP分子生成器,在MOSES数据集(12,000训练、4,087验证分子)上与经典潜空间GAN对比,量子生成器仅用110个可训练参数,整体⟨Z0⟩为−0.26,与MOSES基线在一个标准差内相当,⟨QED⟩达0.643±0.001,高于匹配容量经典生成器的0.594±0.001。

推荐理由

研究在MOSES基准上比较量子与经典潜空间生成器,为低数据分子生成的可比评测提供参照。

来源:ACS JCIM (化学信息与建模) · doi.org