20、图神经网络在生成图与动态图建模中的应用

图神经网络在生成图与动态图建模中的应用

1. 使用GNN生成分子图

在化学和生命科学等领域，发现具有特定性质的新分子是一项重要任务。图神经网络（GNN）在这方面展现出了巨大的潜力，尤其是在生成具有高定量估计药物相似性（QED）值的小分子图方面。

1.1 生成分子的步骤

使用GNN生成具有高QED值分子的步骤如下：
1. 创建合适的图 ：将小分子表示为图，每个原子作为一个节点，原子之间的化学键作为边。
2. 通过自编码器 ：将图及其邻接矩阵和特征输入到自编码器中。
3. 预测分子特征 ：预测特定的分子特征，如QED值。
4. 重复步骤 ：不断重复上述步骤，直到能够重新创建具有特定特征的新分子图。

graph LR
    A[创建合适的图] --> B[通过自编码器]
    B --> C[预测分子特征]
    C --> D{是否满足条件}
    D -- 否 --> A
    D -- 是 --> E[生成新分子图]

1.2 训练循环

关键是将损失函数与自适应变分图自编码器（VGAE）模型相结合。以下是定义训练循环的代码：

def train(model, optimizer, data, test=False):