【论文详读】Predicting Retrosynthetic Reaction using Self-Corrected Transformer Neural Networks

2023-10-15 14:10
文章标签 transformer 论文 self using neural networks corrected 详读 predicting retrosynthetic reaction

本文主要是介绍【论文详读】Predicting Retrosynthetic Reaction using Self-Corrected Transformer Neural Networks，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数据预处理

把数据分为十大类，然后根据聚类来划分数据。
在文中，使用二维相似指纹来测量目标产品之间的拓扑相似性，并使用常用的Bemis-Murcko原子框架来聚类产品，相似阈值取0.6。

模型

在这里插入图片描述

模型分为两步：
1）利用训练模型对反应物进行预测；
2）根据语法校正预测反应物。
构建了一个基于transformer的语法校正器，来自动校正不合理的smiles语法，以提高模型的准确性。
（值得注意的是，相当于整个模型有两个transformer，一个是预测反应物，一个校正语法）
在这里插入图片描述
最后只保留校正后的top-1作为预测结果。

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http://www.chinasem.cn/article/218207。

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