Exploring graph traversal algorithms in graph-based molecular generation

图遍历 树遍历 计算机科学 图形 算法 深度优先搜索 理论计算机科学 生成模型 生成语法 人工智能 搜索算法
作者
Rocío Mercado,Esben Jannik Bjerrum,Ola Engkvist
标识
DOI:10.33774/chemrxiv-2021-5c5l1-v2
摘要

Here we explore the impact of different graph traversal algorithms on molecular graph generation. We do this by training a graph-based deep molecular generative model to build structures using a node order determined via either a breadth- or depth-first search algorithm. What we observe is that using a breadth-first traversal leads to better coverage of training data features compared to a depth-first traversal. We have quantified these differences using a variety of metrics on a dataset of natural products. These metrics include: percent validity, molecular coverage, and molecular shape. We also observe that using either a breadth- or depth-first traversal it is possible to over-train the generative models, at which point the results with the graph traversal algorithm are identical
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