実装する前にChemical VAEについて論文概要をまとめます。原著は以下にあります。 https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acscentsci.7b00572 概要 SMILESをVariational Autoencoderで学習させ、潜在空間のベクトルから物性値の予測モデルを作成することで目…

強化学習に必要な理論についてまとめていきます。様々な数式表記がありますが、「これからの強化学習」にできるだけ統一していきます。間違った記述があれば、ご指摘いただければ幸いです。日々アップデートしていきます。よろしくお願いいたします。 序文 M…

[変分オートエンコーダー (VAE, M1)]の続きです。 conditional VAE, M2 M1モデルに対して、ラベル付きのデータを入力できるようにしたモデルです。 モデル をクラスラベルを表すとします。 M2のグラフィカルモデルは下図のようになります。 Graphical Model:…

はじめに Alan先生のラボの論文Chemical VAEsを理解するために、VAEについてまとめます。 Chem VAE 化学構造の文字列情報（SMILES）をVAEに適用しSMILESを生成しようとする試みです。Latent Spaceの尤度を最大とするような分子が生成されます。Inductive bia…