本發明公開了一種針對分子屬性預測圖網絡的自監督預訓練方法與系統,利用化學領域的知識劃分分子中的官能團并構建相應的官能團樹,然后基于官能團樹設計官能團生成的自監督任務,使得圖網絡學習到官能團的結構和語義信息,得到更好的分子表示;并且,結合原子層級的遮掩預測任務進行多任務學習,相比于現有技術而言,極大地提高了下游分子屬性預測的準確性。
聲明:
“針對分子屬性預測圖網絡的自監督預訓練方法與系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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