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Transformer分子生成指南

共计 30 章节
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01
分子生成概述
从传统方法到深度学习
分子生成概述从传统方法到深度…
02
分子表示方法
SMILES · SELFIES与分子图
分子表示方法SMILES
03
常用分子数据集
ZINC · ChEMBL · PubChem与DrugBank
常用分子数据集ZINC
04
Transformer基础
自注意力机制与多头注意力
Transformer自注意力机制
05
位置编码
绝对位置编码与相对位置编码
位置编码绝对位置编码
06
分子序列建模
基于SMILES的Transform…
分子序列建模SMILES
07
自回归生成
逐token生成策略与Teacher…
自回归生成token
08
条件分子生成
控制分子性质（logP · QED · 合成可及性）
条件分子生成logP
09
变分自编码器与Transformer结合
VAE+Transformer
Transformer变分自编码器
10
扩散模型在分子生成中的应用
DDPM与Score-based
扩散模型分子生成
11
图Transformer
将分子视为图结构
Transformer将分子视为图结构
12
分子生成评价指标
有效性 · 新颖性 · 多样性
分子生成评价指标有效性
13
多目标优化
帕累托前沿与约束满足
多目标优化帕累托前沿
14
预训练分子模型
ChemBERTa · MolBERT · GROVER
预训练分子模型ChemBERTa
15
微调与迁移学习
从通用到特定靶点
微调迁移学习
16
强化学习在分子生成中的应用
策略梯度与Q-learning
强化学习分子生成
17
潜空间分子优化
插值与属性预测
潜空间分子优化插值
18
生成对抗网络与Transformer结合
MolGAN
Transformer生成对抗网络
19
分子生成的可解释性
注意力权重可视化
分子生成的可解释…注意力权重可视化
20
逆合成分析
从目标分子到合成路径
逆合成分析从目标分子到合成…
21
药物发现案例
基于Transformer的候选分子…
药物发现案例Transformer
22
采样策略
温度 · Top-k · Top-p与核采样
采样策略温度
23
束搜索与集束搜索
提高生成质量
束搜索集束搜索
24
序列长度处理
填充 · 截断与长度控制
序列长度处理填充
25
分布外生成
探索化学空间的新区域
分布外生成探索化学空间的新…
26
多模态分子生成
结合文本描述与结构
多模态分子生成结合文本描述
27
联邦学习在分子生成中的隐私保护
联邦学习在分子生成中的隐私保护 · 核心概念 · 实践要点
联邦学习分子生成
28
分子生成效率优化
模型蒸馏与量化
分子生成效率优化模型蒸馏
29
分子生成工具箱
RDKit · Open Babel · DeepChem
分子生成工具箱RDKit
30
未来展望
生成式AI与药物研发的前沿
未来展望AI