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本课程属于：055-化合物生成网络训练 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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LSTM生成化合物案例

共计 30 章节

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LSTM与化合物生成概述

分子生成与深度学习的关系 · LSTM在化学信息学中的应用

LSTM化合物生成概述

Python · PyTorch/TensorFlow · RDKit

环境搭建Python

SMILES表示法

SMILES语法 · 分子编码 · 数据预处理

SMILES表示法

获取化合物数据集（如ChEMBL · ZINC） · 清洗

数据准备ChEMBL

序列建模基础

RNN · LSTM原理 · 为什么LSTM适合SMILES序列

序列建模基础RNN

张量 · 自动求导 · 模型定义

数据加载器

自定义Dataset · 处理SMILES序列 · 填充与截断

数据加载器Dataset

构建LSTM模型

嵌入层 · LSTM层 · 全连接层

损失函数与优化器

交叉熵损失 · Adam优化器

损失函数优化器

前向传播 · 反向传播 · 梯度裁剪

训练循环前向传播

验证与评估

困惑度 · 生成分子有效性 · 相似度评估

温度采样 · top-k采样 · nucleus采样

生成策略温度采样

温度系数实验

不同温度对分子多样性的影响

温度系数实验不同温度对分子多…

基于起始子结构或属性的生成（条件LS…

分子性质预测与生成结合

多任务学习

分子性质预测生成结合

序列生成中的问题

重复 · 无效SMILES · 改进方法

序列生成问题

使用RDKit验证分子

SMILES规范化 · 去重 · 过滤

生成分子库

批量生成 · 去重 · 筛选符合规则的分子

生成分子库批量生成

可视化生成结果

分子结构图 · 性质分布图

可视化生成结果分子结构图

预训练大模型微调生成特定化学空间

迁移学习预训练大模型微调…

注意力机制增强LSTM

注意力层的引入

LSTM注意力机制增强

变分自编码器（VAE）与LSTM比较。

变分自编码器（VAE）与LSTM比较 · 核心概念 · 实践要点

对抗生成网络（GAN）用于分子生成简介。

对抗生成网络（GAN）用于分子生成简介 · 核心概念 · 实践要点

GAN对抗生成网络

强化学习与分子生成

REINVENT · objective-reward

强化学习分子生成

基于LSTM生成G蛋白偶联受体配体

案例分析LSTM

从头设计新型抗菌肽

案例分析从头设计新型抗菌…

模型部署与API

将模型封装成服务

API模型部署

超参数调优

学习率 · 层数 · 隐藏维度

超参数调优学习率

常见陷阱与避坑指南

过拟合 · 零梯度 · 序列长度处理

常见陷阱避坑指南

总结与未来方向

Transformer · 扩散模型在分子生成中的发展

未来方向Transformer