Buchumschlag

LEGO-MOF: Equivariant Latent Manipulation for Editable, Generative, and Optimizable MOF Design

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Chaoran, Li, Guangyao, Ji, Dongxu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Lightweight and Transferable Design for Robust LEGO Manipulation
von: Liu, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ReadMOF: Structure-Free Semantic Embeddings from Systematic MOF Nomenclature for Machine Learning
von: Zhu, Kewei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flexible MOF Generation with Torsion-Aware Flow Matching
von: Kim, Nayoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LEGO: Spatial Accelerator Generation and Optimization for Tensor Applications
von: Lin, Yujun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CPT: Controllable and Editable Design Variations with Language Models
von: Suresh, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DesignAsCode: Bridging Structural Editability and Visual Fidelity in Graphic Design Generation
von: Liu, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LSAP: Rethinking Inversion Fidelity, Perception and Editability in GAN Latent Space
von: Zhao, Xuekun, et al.
Veröffentlicht: (2022)

EQ-VAE: Equivariance Regularized Latent Space for Improved Generative Image Modeling
von: Kouzelis, Theodoros, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum LEGO Learning: A Modular Design Principle for Hybrid Artificial Intelligence
von: Qi, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geodesic Gradient Descent: A Generic and Learning-rate-free Optimizer on Objective Function-induced Manifolds
von: Hu, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LEGO: Language Model Building Blocks
von: Bhansali, Shrenik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Manipulating 3D Molecules in a Fixed-Dimensional E(3)-Equivariant Latent Space
von: Chen, Zitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating the Generation of Molecular Conformations with Progressive Distillation of Equivariant Latent Diffusion Models
von: Lacombe, Romain, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Objective Latent Space Optimization of Generative Molecular Design Models
von: Abeer, A N M Nafiz, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Generalization Bounds for Equivariant Networks on Markov Data
von: Li, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D
von: Huang, Haojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Latent Diffeomorphic Co-Design of End-Effectors for Deformable and Fragile Object Manipulation
von: Ikemura, Kei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Gradient Rewiring for Editable Graph Neural Network Training
von: Jiang, Zhimeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Divergence Regularized Policy Optimization for Fine-tuning Generative Models
von: Fan, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LEGO-Learn: Label-Efficient Graph Open-Set Learning
von: Xu, Haoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HypergraphFormer: Learning Hypergraphs from LLMs for Editable Floor Plan Generation
von: Klimenko, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Editable Concept Bottleneck Models
von: Hu, Lijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Chain-of-Generation: Progressive Latent Diffusion for Text-Guided Molecular Design
von: Li, Lingxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

JTreeformer: Graph-Transformer via Latent-Diffusion Model for Molecular Generation
von: Shi, Ji, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LEGO: A Lightweight and Efficient Multiple-Attribute Unlearning Framework for Recommender Systems
von: Yu, Fengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometric Representation Condition Improves Equivariant Molecule Generation
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SynthFormer: Equivariant Pharmacophore-based Generation of Synthesizable Molecules for Ligand-Based Drug Design
von: Jocys, Zygimantas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Equivariant Neural Diffusion for Molecule Generation
von: Cornet, François, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Relation-Aware Equivariant Graph Networks for Epitope-Unknown Antibody Design and Specificity Optimization
von: Wu, Lirong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Behavior Learning (BL): Learning Hierarchical Optimization Structures from Data
von: Ma, Zhenyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interpretable and Editable Programmatic Tree Policies for Reinforcement Learning
von: Kohler, Hector, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM Library Learning Fails: A LEGO-Prover Case Study
von: Berlot-Attwell, Ian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Local Scale Equivariance with Latent Deep Equilibrium Canonicalizer
von: Rahman, Md Ashiqur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EquivAct: SIM(3)-Equivariant Visuomotor Policies beyond Rigid Object Manipulation
von: Yang, Jingyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Latent Equivariant Operators for Robust Object Recognition: Promises and Challenges
von: Dinh, Minh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models
von: Schneuing, Arne, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Equivariance via Minimal Frame Averaging for More Symmetries and Efficiency
von: Lin, Yuchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BricksRL: A Platform for Democratizing Robotics and Reinforcement Learning Research and Education with LEGO
von: Dittert, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RF-LEGO: Modularized Signal Processing-Deep Learning Co-Design for RF Sensing via Deep Unrolling
von: Yu, Luca Jiang-Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SemlaFlow -- Efficient 3D Molecular Generation with Latent Attention and Equivariant Flow Matching
von: Irwin, Ross, et al.
Veröffentlicht: (2024)