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다음 단계를 포함하는 소정의 스캐폴드 구조를 갖는 확장된 분자 구조 생성 방법:(a) 다음을 포함하는 스캐폴드-기반 분자생성 모델 학습 단계; 및 (a-1) 인코더 를 통해 전체-분자 그래프 G 를 입력 받아, G 를 잠재 벡터 z로 인코딩하도록 인코더 를 학습시키는 단계; (a-2) 디코더 를 통해 스캐폴드 그래프 S 를 추가 입력 받고, S 에 대해 순차적으로 노드(node) 및 에지(edge)를 추가함으로써, z로부터 G 를 회복시키도록 디코더 를 학습시키는 단계;(b) 학습된 스캐폴드-기반 분자생성 모델에 스캐폴드 그래프를 입력하여 확장된 분자 구조를 얻는, 타겟 분자 생성 단계
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제 1 항에 있어서, 상기 인코더는 다음으로 구성된 알고리즘을 포함하는 것인, 방법: 전파단계로서, H'V(G) = propagate (HV(G), HE(G)); 및 판독단계로서, hG = readout(H'V(G))
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제 2 항에 있어서, 상기 전파단계는 다음 단계들로 이루어진 것을 특징으로 하는, 방법:(a) 각 노드 및 이의 인접 노드 간의 집성된 메시지(aggregated message)를 다음식 1에 의해 계산하는 제1 전파단계; 및 [식 1](b) 집성된 메시지를 사용하는 노드 벡터를 다음 식 2에 의해 업데이트하는 제2 전파 단계;[식 2]
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제 3 항에 있어서, 상기 전파단계는 그래프 전파(graph propagation)를 조절하기 위해, 추가적인 벡터 c를 포함하여 집성된 메시지를 계산하는 것을 특징으로 하는, 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 디코더 는 다음 단계를 포함하는 디코딩 프로세스에 의해 z로부터 G 를 회복시키는 것을 특징으로 하는, 방법: (a) (i)추가될 원자 유형을 선택하거나 (ii)빌딩 프로세스를 종결하는, 노드 추가(node addition) 단계;(b) (i)단계 (a)에서 새로 추가된 노드에 대한 결합 유형을 선택하거나 또는 (ii)단계 (a)로 돌아가는, 에지 추가(edge addition) 단계; 및(c) w를 제외한 기존 노드(existing node)로부터 노드 v를 선택한 후, 단계(b)에서 선택한 결합 유형과 추가적인 에지(edge)(v, w)를 추가하고 단계(b)로 돌아가는, 노드 선택(node selection) 단계
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제 5 항에 있어서, 단계 (a) 내지 (c)의 다음 행위를 결정하기 위한 확률 벡터는 다음 식 3 내지 5 중에서 선택되는 어느 하나의 식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는, 방법:[식 3][식 4][식 5]
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