Bridging the Simulation-to-Experiment Gap with Generative Models using Adversarial Distribution Alignment
利用对抗分布对齐方法通过生成模型弥合仿真与实验之间的差距
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文提出一种数据驱动的分布对齐框架，通过预训练生成模型并将其与实验数据对齐，解决仿真与实验之间的差距问题，验证了其在分子和实验蛋白质数据上的有效性。
