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摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习和课程学习的片段连接小分子化合物的优化方法，涉及人工智能和药物分子优化领域。所述方法包括：建立监督训练集；建立初始的基于图神经网络的先验模型，利用监督训练集确定若干个针对不同药物设计任务的先验模型；在课程学习框架下，利用先验模型进行强化学习，得到具备目标属性的生产模型；利用生产模型进行大规模的分子生成。相较于现有技术，本发明所述方法解决了过往模型生成较多无效性分子以及非真实结构化合物的问题，通过较小的计算成本即可生成具有复杂的期望属性的药物分子。
主权项：1.一种基于深度强化学习和课程学习的片段连接小分子化合物的优化方法，其特征在于，包括：建立监督训练集；其中，所述监督训练集包括分子图表示形式的若干个片段分子四元组和解码路线；建立初始的基于图神经网络的先验模型，利用所述监督训练集确定若干个针对不同药物设计任务的所述先验模型；在课程学习框架下，利用所述先验模型进行强化学习，得到具备目标属性的生产模型；利用所述生产模型进行大规模的分子生成。
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百度查询： 中山大学 一种基于深度强化学习和课程学习的片段连接小分子化合物的优化方法
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