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基于Transformer和增強交互型MPNN神經網絡的小分子表示學習方法

1029   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:30:15
本發明提供一種基于Transformer和增強交互型MPNN神經網絡的小分子表示學習方法，包括以下步驟：S1：將藥物小分子轉化為包括有n個節點和m條邊的有向圖G＝(ν,ε)，從而將藥物小分子性質預測歸類為有監督的圖學習任務；S2：構建Transformer模型，所述的Transformer模型包括位置層、編碼層、生成器層；所述的位置層用于獲取原子與原子之間的位置信息；所述的編碼層用于學習小分子的空間結構信息；所述的生成器層用于對藥物小分子性質的預測；S3：將有向圖G＝(ν,ε)輸入Transformer模型進行小分子性質預測。本發明能夠在Transformer框架中很好的結合MPNN框架的點邊交互方式，既可以通過MPNN學習到局部的化學結構信息，也能通過Transformer捕捉到遠程依賴信息。
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聲明：
“基于Transformer和增強交互型MPNN神經網絡的小分子表示學習方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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