Jun, 2023
基于 Tanimoto 随机特征的可扩展分子机器学习
Tanimoto Random Features for Scalable Molecular Machine Learning
Austin Tripp, Sergio Bacallado, Sukriti Singh, José Miguel Hernández-Lobato
TL;DR本文提出了两种新型随机特征的方法,使得 Tanimoto 系数可以适用于大型数据集,并发现了内核的新扩展,实验表明这些内核适用于分子属性预测和优化任务。