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- DeepChem是一个机器学习库，用于对化合物的图结构进行卷积。 环境 Python 3.6 DeepChem 1.1.0 TensorFlow 1.0.1 RDKit 2020.03.2 基于DeepChem图卷积预测溶解度 导入库 import tensorflow as tfimport deepchem as dcimport numpy as ... DeepChem是一个机器学习库，用于对化合物的图结构进行卷积。 环境 Python 3.6 DeepChem 1.1.0 TensorFlow 1.0.1 RDKit 2020.03.2 基于DeepChem图卷积预测溶解度 导入库 import tensorflow as tfimport deepchem as dcimport numpy as ...
- 文章目录 原理 基本步骤 算法关键点 K值的选择 距离的选择 决策原则 距离度量的实现方法 蛮力实现 KD 树 算法优缺点 优点 缺点 sklearn用法 应用举例 源码实现 K近邻法(KNN)是一种很基本的机器学习算法，属于监督学习类算法，是一种简单易懂的方法... 文章目录 原理 基本步骤 算法关键点 K值的选择 距离的选择 决策原则 距离度量的实现方法 蛮力实现 KD 树 算法优缺点 优点 缺点 sklearn用法 应用举例 源码实现 K近邻法(KNN)是一种很基本的机器学习算法，属于监督学习类算法，是一种简单易懂的方法...
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- 今天给大家介绍中山大学杨跃东教授课题组发表在Journal of Cheminformatics上的一篇论文。该论文指出蛋白质的溶解度对于生产新的可溶性蛋白质非常重要，但是目前预测蛋白质溶解度的方法大多基于氨基酸的一维嵌入，仅限于捕获空间结构信息。针对上述问题，作者开发了一种新的结构感知方法——GraphSol，通过注意力图卷积网络（GCN）预测... 今天给大家介绍中山大学杨跃东教授课题组发表在Journal of Cheminformatics上的一篇论文。该论文指出蛋白质的溶解度对于生产新的可溶性蛋白质非常重要，但是目前预测蛋白质溶解度的方法大多基于氨基酸的一维嵌入，仅限于捕获空间结构信息。针对上述问题，作者开发了一种新的结构感知方法——GraphSol，通过注意力图卷积网络（GCN）预测...
- @Author：Runsen 文章目录 nn.Linear nn.Relu nn.BatchNorm1d nn.Sequential 第一个神经网络模型 在PyTorch实现模型建立，主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn.... @Author：Runsen 文章目录 nn.Linear nn.Relu nn.BatchNorm1d nn.Sequential 第一个神经网络模型 在PyTorch实现模型建立，主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn....
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- 分子性质预测是药物发现领域的一项基本任务。对其进行准确预测的计算方法可以大大加快以更快、更便宜的方式找到更好的候选药物的整体过程。传统的预测分子性质的计算方法主要依靠提取指纹或人为设计的特征，然后与机器学习算法结合使用。为了捕捉当前任务所需的特征，这类分子表征本身就带有领域专家的偏见。为了超越这种偏见，采用更通用的方法，不同类型的机器学习算... 分子性质预测是药物发现领域的一项基本任务。对其进行准确预测的计算方法可以大大加快以更快、更便宜的方式找到更好的候选药物的整体过程。传统的预测分子性质的计算方法主要依靠提取指纹或人为设计的特征，然后与机器学习算法结合使用。为了捕捉当前任务所需的特征，这类分子表征本身就带有领域专家的偏见。为了超越这种偏见，采用更通用的方法，不同类型的机器学习算...
- 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标... 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标...
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