Efficient learning of non-autoregressive graph variational autoencoders for molecular graph generation

With the advancements in deep learning, deep generative models combined with graph neural networks have been successfully employed for data-driven molecular graph generation. Early methods based on the non-autoregressive approach have been effective in generating molecular graphs quickly and efficie...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of cheminformatics Jg. 11; H. 1; S. 70 - 10
Hauptverfasser: Kwon, Youngchun, Yoo, Jiho, Choi, Youn-Suk, Son, Won-Joon, Lee, Dongseon, Kang, Seokho
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cham Springer International Publishing 21.11.2019
BioMed Central Ltd
Springer Nature B.V
BMC
Schlagworte:
ISSN:1758-2946, 1758-2946
Online-Zugang:Volltext
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