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Transformer分子序列生成与模型评估

共计 30 章节
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01
分子序列生成概述
背景 · 意义 · 应用场景
分子序列生成概述背景
02
分子表示方法
SMILES · SELFIES · 分子图
分子表示方法SMILES
03
Transformer基础
自注意力机制 · 多头注意力
Transformer自注意力机制
04
Transformer架构详解
编码器-解码器结构
Transformer架构详解
05
分子序列数据集
ChEMBL · ZINC · PubChem
分子序列数据集ChEMBL
06
数据预处理
SMILES标准化 · 去重 · 长度过滤
数据预处理SMILES
07
分词器构建
基于字符 · 子词（BPE）或原子级分词
分词器构建基于字符
08
生成任务
自回归生成 · 条件生成
生成任务自回归生成
09
损失函数
交叉熵 · KL散度 · 强化学习
损失函数交叉熵
10
训练策略
学习率调度 · 梯度裁剪 · 早停
训练策略学习率调度
11
评估指标
有效性 · 新颖性 · 多样性
评估指标有效性
12
分子性质预测与约束
多任务学习 · 属性控制
分子性质预测约束
13
条件生成
基于目标性质的提示（logP · QED）
条件生成logP
14
预训练模型
GPT · BERT在分子中的应用
预训练模型GPT
15
MoLGPT/Transformer-M
已有模型介绍
MoLGPT/Trans…已有模型介绍
16
微调预训练模型
领域适应 · 少样本学习
微调预训练模型领域适应
17
生成策略
贪心搜索 · Beam Search · Top-k/Top-p采样
生成策略贪心搜索
18
温度参数与多样性控制
温度参数与多样性控制 · 核心概念 · 实践要点
温度参数多样性控制
19
分子生成中的约束优化
强化学习（REINVENT）
分子生成约束优化
20
对抗训练与数据增强
对抗训练与数据增强 · 核心概念 · 实践要点
对抗训练数据增强
21
分子逆向设计
从头设计 · 骨架跃迁
分子逆向设计从头设计
22
多目标优化
帕累托前沿 · 多任务学习
多目标优化帕累托前沿
23
模型部署
ONNX导出 · 量化推理
模型部署ONNX
24
案例
基于Transformer的抗菌肽生…
案例Transformer
25
案例
药物分子优化（先导化合物优化）
案例药物分子优化
26
解释性
注意力权重可视化 · 分子子结构识别
解释性注意力权重可视化
27
常见问题与调试
训练不收敛 · 生成无效分子
常见问题调试
28
工具与库
HuggingFace Transf… · PyTorch · RDKit
工具HuggingFace
29
未来方向
扩散模型 · 图Transformer · 3D生成
未来方向扩散模型
30
项目实战
从头搭建一个简易分子生成器
项目实战从头搭建一个简易…