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基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法

895   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:30:15
本发明提供一种基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法，包括以下步骤：S1：将药物小分子转化为包括有n个节点和m条边的有向图G＝(ν,ε)，从而将药物小分子性质预测归类为有监督的图学习任务；S2：构建Transformer模型，所述的Transformer模型包括位置层、编码层、生成器层；所述的位置层用于获取原子与原子之间的位置信息；所述的编码层用于学习小分子的空间结构信息；所述的生成器层用于对药物小分子性质的预测；S3：将有向图G＝(ν,ε)输入Transformer模型进行小分子性质预测。本发明能够在Transformer框架中很好的结合MPNN框架的点边交互方式，既可以通过MPNN学习到局部的化学结构信息，也能通过Transformer捕捉到远程依赖信息。
声明：
“基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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