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RSS订阅原创 DataWhale暑期夏令营——RNN建模SMILES进行反应产率预测
在Task2中，我们将进一步学习AI4Science的相关知识，探索深度学习方法在化学反应预测中的应用，重点是使用RNN建模SMILES进行反应产率预测。本节中，我们深入了解了AI4Chemistry中的重要概念和方法，学习了机器学习和深度学习在化学反应预测中的应用，并通过具体代码示例完成了用RNN建模SMILES并进行反应产率预测的任务。3. 深度学习：使用深度神经网络学习特征并进行预测，例如使用seq2seq模型表示序列类型的化学数据，或使用基于diffusion的方法重建分子的三维空间结构。
2024-07-31 19:24:30
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原创 Datawhale AI夏令营学习笔记：官方发布Baseline代码学习
(Simplified Molecular Input Line Entry System) 是一种将化学分子用ASCII字符表示的方法。是位向量（bit vector）形式的特征，由0和1组成的向量。化学分子的SMILES表达式用于提取分子指纹（向量）。是化学信息学的主要工具，开源并支持多平台。
2024-07-25 19:13:03
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空空如也
空空如也
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