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本课程属于：053-药物知识图谱特征学习任务 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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TransE药物知识图谱嵌入学习指南

共计 30 章节
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01
知识图谱与药物发现概述
知识图谱与药物发现概述 · 核心概念 · 实践要点
知识图谱药物发现概述
02
TransE模型基本思想与数学原理
TransE模型基本思想与数学原理 · 核心概念 · 实践要点
TransE模型基本思想
03
三元组与嵌入空间的概念
三元组与嵌入空间的概念 · 核心概念 · 实践要点
三元组嵌入空间的概念
04
能量函数与边际损失函数
能量函数与边际损失函数 · 核心概念 · 实践要点
能量函数边际损失函数
05
负采样策略
均匀采样与伯努利采样
负采样策略均匀采样
06
随机梯度下降与参数更新
随机梯度下降与参数更新 · 核心概念 · 实践要点
随机梯度下降参数更新
07
模型评估指标
MRR · Hit@K · Hits@10
模型评估指标MRR
08
药物知识图谱数据集
DrugBank · KEGG DRUG · DDInter
药物知识图谱数据…DrugBank
09
数据预处理与三元组提取流程
数据预处理与三元组提取流程 · 核心概念 · 实践要点
数据预处理三元组提取流程
10
药物实体与关系类别分析
药物实体与关系类别分析 · 核心概念 · 实践要点
药物实体关系类别分析
11
药物-靶点相互作用预测
药物-靶点相互作用预测 · 核心概念 · 实践要点
药物靶点相互作用预测
12
药物-药物相互作用预测
药物-药物相互作用预测 · 核心概念 · 实践要点
药物药物相互作用预测
13
药物重定位预测与实验设计
药物重定位预测与实验设计 · 核心概念 · 实践要点
药物重定位预测实验设计
14
基于TransE的药物相似性度量
基于TransE的药物相似性度量 · 核心概念 · 实践要点
TransE基于
15
超参数调优
学习率 · 嵌入维度 · batch size
超参数调优学习率
16
大规模知识图谱的Mini-batch训练
大规模知识图谱的Mini-batch训练 · 核心概念 · 实践要点
Mini-batch大规模知识图谱的
17
正则化技术与防止过拟合
正则化技术与防止过拟合 · 核心概念 · 实践要点
正则化技术防止过拟合
18
TransH、TransR与TransD对比分析
TransH · 核心概念 · 实践要点
TransHTransR
19
药物网络中的案例
阿司匹林新适应症发现
药物网络案例
20
模型部署
TensorFlow Serving…
模型部署TensorFlow
21
可解释性
嵌入可视化与关系路径分析
可解释性嵌入可视化
22
多模态知识图谱嵌入（文本、结构、图像）
多模态知识图谱嵌入（文本、结构、图像） · 核心概念 · 实践要点
多模态知识图谱嵌…文本
23
时间感知的动态知识图谱嵌入
时间感知的动态知识图谱嵌入 · 核心概念 · 实践要点
时间感知的动态知…重点
24
联邦学习下的隐私保护知识图谱嵌入
联邦学习下的隐私保护知识图谱嵌入 · 核心概念 · 实践要点
联邦学习下的隐私…重点
25
基于TransE的药物推荐系统构建
基于TransE的药物推荐系统构建 · 核心概念 · 实践要点
TransE基于
26
图神经网络与TransE的融合
R-GCN · CompGCN
TransE图神经网络
27
实验设计与假设检验
实验设计与假设检验 · 核心概念 · 实践要点
实验设计假设检验
28
常见错误与调试技巧
常见错误与调试技巧 · 核心概念 · 实践要点
常见错误调试技巧
29
前沿进展
RotatE · ComplEx · TuckER
前沿进展RotatE
30
项目实战
搭建药物知识图谱嵌入系统（端到端）
项目实战搭建药物知识图谱…