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GAN生成化合物实训

共计 30 章节
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01
GAN基础概念
生成对抗网络原理与架构
GAN基础概念
02
分子表示方法
SMILES · 分子图 · 分子指纹
分子表示方法SMILES
03
化合物数据集
ChEMBL · ZINC · PubChem
化合物数据集ChEMBL
04
数据预处理
去重 · 标准化 · 拆分训练/验证集
数据预处理去重
05
分子图神经网络基础
GCN · GAT
分子图神经网络基…GCN
06
生成模型分类
VAE · GAN · 扩散模型对比
生成模型分类VAE
07
GAN架构详解
生成器与判别器设计
GAN架构详解
08
损失函数
Wasserstein GAN · 梯度惩罚
损失函数Wasserstein
09
条件GAN
控制分子性质（logP · QED · SAScore）
GAN条件
10
分子有效性约束
Validity · Uniqueness · Novelty
分子有效性约束Validity
11
模型训练技巧
学习率调度 · Batch Normalizatio…
模型训练技巧学习率调度
12
评估指标
Validity · Uniqueness · Novelty
评估指标Validity
13
分子性质预测模型
QSPR · 分类/回归预训练模型
分子性质预测模型QSPR
14
多目标优化
Pareto前沿 · 加权求和
多目标优化Pareto
15
强化学习与GAN结合
REINFORCE · Policy Gradient
GAN强化学习
16
分子图生成
GraphGAN · MolGAN
分子图生成GraphGAN
17
基于SMILES的GAN
CharRNN · GAN+SELFIES
SMILESGAN
18
分子3D结构生成
3DGAN · 点云生成
分子3D结构生成DGAN
19
生成化合物库筛选
虚拟筛选 · 相似性搜索
生成化合物库筛选虚拟筛选
20
对抗训练中的模式坍塌
检测与缓解策略
对抗训练模式坍塌
21
超参数调优
网格搜索 · 贝叶斯优化
超参数调优网格搜索
22
模型部署
ONNX导出 · TensorRT加速
模型部署ONNX
23
实战项目
从头训练GAN生成类药分子
实战项目GAN
24
实战
使用预训练模型微调（Transfer…
Transfer使用预训练模型微…
25
结果分析
生成分子可视化（RDKit · MolView）
结果分析RDKit
26
模型解释性
注意力权重 · 梯度解释
模型解释性注意力权重
27
联邦学习与隐私保护
分布式分子生成
联邦学习隐私保护
28
最新进展
扩散模型与GAN的对比与融合
最新进展GAN
29
错误调试与常见问题
梯度爆炸 · NaN · 过拟合
错误调试常见问题
30
总结与未来方向
合成可行性 · 实验验证闭环
未来方向合成可行性