Nat Mach Intell|面向反应预测与合成规划的统一预训练深度学习框架

智药邦 2025-08-31 08:00
文章摘要
背景:人工智能正改变有机合成领域,但反应性能预测(数值回归)与合成规划(序列生成)存在方法学差异,难以统一建模。研究目的:提出RXNGraphormer框架,通过预训练方式同时解决反应性能预测与合成规划任务,弥合两类任务的方法鸿沟。结论:该框架在八个基准数据集和三个外部数据集上均取得最优表现,能自动生成具有化学意义的反应嵌入,为化学人工智能提供统一高效的解决方案。
Nat Mach Intell|面向反应预测与合成规划的统一预训练深度学习框架
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿,本站转载出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题,请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Issue Information
DOI: 10.1002/rob.22370 Pub Date : 2025-08-20
IF 5.2 2区 计算机科学 Q2 Journal of Field Robotics
智药邦
最新文章
热门类别
相关文章
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信