본 논문은 변분 자동 인코더(VAE) 기반 그래프 자동 인코더의 성능 향상을 위한 연구를 제시한다. 기존 그래프 자동 인코더는 그래프 구조를 단일 벡터로부터 디코딩하고, 입력 및 출력 그래프를 비교하는 데 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 (1) 그래프 신경망 디코더 대신 전역 어텐션 메커니즘을 활용하는 트랜스포머 기반 메시지 전달 그래프 디코더를 제안하고, (2) 그래프 매칭의 정확도가 VAE의 학습 동작과 새로운 분자 그래프 생성에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여준다. 코드는 깃허브에 공개되어 있다.
