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SUBSET CONDITIONING USING VARIATIONAL AUTOENCODER WITH A LEARNABLE TENSOR TRAIN INDUCED PRIOR

机译：使用具有可变的自动编码器的先验条件，可自动识别张紧力

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The proposed model is a Variational Autoencoder having a learnable prior that is parametrized with a Tensor Train (VAE-TTLP). The VAE-TTLP can be used to generate new objects, such as molecules, that have specific properties and that can have specific biological activity (when a molecule). The VAE-TTLP can be trained in a way with the Tensor Train so that the provided data may omit one or more properties of the object, and still result in an object with a desired property.
机译：提出的模型是可变自动编码器，它具有可学习的先验知识，并用张量列（VAE-TTLP）参数化。 VAE-TTLP可用于生成具有特定属性并且具有特定生物活性（当使用分子时）的新对象，例如分子。可以使用Tensor Train训练VAE-TTLP，以便提供的数据可以忽略对象的一个​​或多个属性，并且仍然会生成具有所需属性的对象。

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