Yoshua Bengio

Synthesizable Molecular Generation via Soft-constrained GFlowNets with Rich Chemical Priors

通过具有丰富化学先验的软约束GFlowNets生成可合成分子

Hyeonah Kim, Minsu Kim, Celine Roget, Dionessa Biton, Louis Vaillancourt, Yves V. Brun, Yoshua Bengio, Alex Hernandez-Garcia

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； DeepMind（深度思维） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） 纠错

AI总结 提出S3-GFN方法，通过软正则化序列GFlowNet，利用大规模SMILES语料库的化学先验，生成高奖励且可合成的分子，实验表明可合成率≥95%。