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超越主要产品预测：基于大规模机制数据集训练的机器学习模型再现反应机理
通过机理模型，我们可以预测反应产物、发现新反应，并预测杂质。本研究构建了一个数据集，通过专家反应模板在实验报告的反应物和产物之间填补中间体，然后使用机器学习模型对该数据集进行训练。我们探索了模型的性能和能力，特别关注其预测反应途径以及催化剂
PDF4 months ago
高效准确的反应预测的分子编辑模板
METRO 是一种利用最小化模板预测化学反应的机器学习模型，通过简化反应模式以减少计算负担，从而在标准基准测试中取得最先进的结果。
PDF9 months ago
通过提升和丢弃机制对反应预测中的非均匀不确定性建模
发展一个通过引入随机性和排名方法的框架来模拟非均匀不确定性的反应产物生成模型，在最大的反应预测基准 USPTO-MIT 上的实验结果显示了该方法相对于基线模型的卓越性能。
PDF9 months ago
IJCAI深度学习在反应和追溯合成预测中的统一视图：现状与未来挑战
本文是首篇对计算化学中反应和逆合成预测采用深度学习模型的应用进行综述，从设计机制、优势和弱点等多方面给出了全面系统的调查结论，并提出了当前解决方案的局限性和问题，最后探讨了未来研究的发展方向。
PDFa year ago
DGL-LifeSci：用于生命科学图形深度学习的开放源代码工具包
本研究介绍了一个基于 DGL、RDKit 和 PyTorch 的开源包：DGL-LifeSci，为生命科学领域的深度学习提供了一个基于图的模型，在分子属性预测、反应预测和分子生成等任务中都有广泛应用，并且提供了命令行接口方便用户进行编程、深
PDF3 years ago
分子变压器 - 一种用于化学反应不确定性校准的模型
本文旨在提高有机合成中的反应预测的准确性，通过使用多头注意力分子变压器模型，能够在保持普适性的基础上，取得 90% 以上的前 1 准确率和 89% 的准确的不确定性估计得分，而无需手工制定规则。
PDF6 years ago
有机化学反应预测的神经网络
利用神经网络和 SMARTS 变换预测有机反应类型和产物，以提高有机合成规划的效率。
PDF8 years ago