-
公开(公告)号：CN113223637A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110496113.5
申请日：2021-05-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于药物分子生成领域，具体涉及了一种基于领域知识和深度强化学习的药物分子生成器训练方法，旨在解决通过深度学习进行药物分子生成时的样本有限的问题。本发明包括利用领域知识构建活性药效团分子组群；利用动态策略下的课程式学习，将活性药效团分子组群中的药效团随机插入分子的生成过程中，生成具有特定目标的药效团结构分子；利用强化学习方法，最大化混合奖励函数，得到训练好的药物分子生成器。本发明解决了样本量过小的问题，防止过度的演示学习造成分子单一的问题，可以使生成的分子更快收敛到具有特定目标的药效团结构。
-
公开(公告)号：CN113223637B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110496113.5
申请日：2021-05-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于药物分子生成领域，具体涉及了一种基于领域知识和深度强化学习的药物分子生成器训练方法，旨在解决通过深度学习进行药物分子生成时的样本有限的问题。本发明包括利用领域知识构建活性药效团分子组群；利用动态策略下的课程式学习，将活性药效团分子组群中的药效团随机插入分子的生成过程中，生成具有特定目标的药效团结构分子；利用强化学习方法，最大化混合奖励函数，得到训练好的药物分子生成器。本发明解决了样本量过小的问题，防止过度的演示学习造成分子单一的问题，可以使生成的分子更快收敛到具有特定目标的药效团结构。
-
Search Results
2
records
(took 0.027 seconds)
