用大规模的多视图预训练预测化学反应产量
Runhan Shi1, Gufeng Yu1, Xiaohong Huo2
1Department of Computer Science and Engineering, and Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China.
本研究介绍了反应多视图预训 (ReaMVP),这是预测化学反应产量的新框架. 通过整合3D分子几何学和两阶段的预训练策略,ReaMVP增强了机器学习模型的概括性.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 机器学习 机器学习
- 化学领域的人工智能
背景情况:
- 预测化学反应产量对于化学合成至关重要.
- 当前的机器学习模型通常依赖于1D或2D分子表示 (SMILES,图表).
- 分子3D几何学越来越被认为对准确的化学性质和反应预测至关重要.
研究的目的:
- 开发一种机器学习框架,以提高预测化学反应产量的概括能力.
- 将3D几何信息和大规模预训纳入反应产量预测模型.
- 提高模型预测新型样本外反应产量的能力.
主要方法:
- 提出了反应多视图预训练 (ReaMVP) 框架.
- 利用自我监督的学习技术和两阶段的预培训策略.
- 集成的顺序和多视图学习与3D几何分子特性.
主要成果:
- 在化学反应产量预测的两个基准数据集上,ReaMVP实现了最先进的性能.
- 与现有方法相比,在预测非样本数据方面表现出显著的优势.
- 展示了增强的概括能力,用于预测新化学反应的产量.
结论:
- 该ReaMVP框架有效地利用3D几何信息和预训练,用于优异的反应产量预测.
- 提出的方法显著提高了机器学习模型在化学中的概括能力.
- ReaMVP提供了一种有前途的方法,用于预测以前看不见的化学反应的产量.
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