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搜索结果 - 6
分解重组的分子图生成
本文提出了基于分解和重组的分子设计方法，通过分解分子并通过强化学习寻找理想的构建子以生成新的分子，以达到更好的分子质量以及合适的药物特性。
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2 years ago
用于基于结构药物设计的三维生成模型
本文提出了一种生成指定蛋白质结合位点分子的 3D 生成模型，可应用于结构基因设计任务，通过学习原子的概率密度分布并提出自回归采样策略，实现了生成有效和多样性分子的能力，在实验结果中表现出较高的亲和力和良好的药物特性。
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2 years ago
利用解码器不确定性提高 VAE 潜空间中的黑盒优化
使用表观不确定性来指导潜在空间内的优化过程，利用重要性采样估计表观不确定性来生成更真实且有效的高维离散对象，在数字生成、算术表达式逼近和药物设计的分子生成等多个实验中都表现出优异的性能。
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3 years ago
ICLR
MARS: 马尔科夫分子采样在多目标药物发现中的应用
本文提出了一种多目标药物分子发现的方法 MARS，它基于分子图的片段进行迭代式编辑，采用马尔科夫链蒙特卡罗采样 (MCMC) 和图神经网络 (GNN) 来寻找高质量的化合物，并在不同维度上进行评估结果表明，该方法在多种多目标设定下表现出卓越
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3 years ago
使用属性评估的高效查询优化分子
QMO 是一种基于机器学习的分子优化框架，可以利用一个分子自编码器中的潜在嵌入，并通过基于一组分子属性预测和评估度量的有效查询来改善输入分子的期望属性。在类似性约束下，QMO 在优化小有机分子的药物样性和溶解度的基准任务方面优于现有方法，并
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4 years ago
通过深度强化学习优化分子
本文提出了一种名为 Molecule Deep Q-Networks（MolDQN）的框架，通过融合化学领域知识和最先进的强化学习技术（双 Q 学习和随机化价值函数）进行分子优化，直接修改分子以确保 100％的化学有效性，并通过多目标强化学
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6 years ago
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