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RLSynC: 离线在线强化学习用于合成物完成
基于模板的半模板合成方法 RLSynC 通过完成合成子来指导合成规划,结果表明 RLSynC 在合成规划中的潜力较高。
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10 months ago
利用多任务语言建模统一分子和文本表示
提出了一种多领域、多任务的语言模型,能够处理化学和自然语言,并共享模型参数来优化实验室操作和科学发现加速。
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a year ago
自底向上综合规划和可合成分子设计的摊销树生成
本文通过采用基于马尔可夫决策过程的条件合成路径生成的分散方法及神经网络模型,解决了分子设计和合成规划两个问题,并成功实现了从底层开始的综合规划和设计合成方法。
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3 years ago
使用自校正变压器神经网络预测回溯合成反应
通过使用 Transformer 神经网络架构的自校正回溯合成预测器 (SCROP),我们将回溯合成规划转化为反应物和产物的分子线性符号之间的机器翻译问题,并结合基于神经网络的语法校正器,在标准基准数据集上实现了 59% 的准确性,比其他深
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5 years ago
基于文献训练的神经网络的无机材料合成规划
本文介绍一项基于语言模型的自动化方法,通过自然文本连接文献与合成洞见,提高材料设计和发现速度,并展示该方法在预测钙钛矿材料先驱体和筛选新化合物方面的潜力。
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6 years ago
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