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