Keskeiset käsitteet
화학 영역 간의 전이 학습을 통해 유기 물질의 효율적인 가상 스크리닝을 증명하는 연구
Tilastot
USPTO-SMILES 데이터 세트를 사용하여 사전 훈련된 BERT 모델이 다섯 가상 스크리닝 작업에서 우수한 성과를 보임
USPTO-SMILES 사전 훈련 모델은 세 가지 작업에서 0.94 이상의 R2 점수를 달성하고 다른 두 작업에서 0.81 이상의 점수를 기록
USPTO-SMILES 사전 훈련 모델은 유기 물질 또는 작은 분자 데이터베이스에서 사전 훈련된 모델보다 우수한 성능을 보임
Lainaukset
"USPTO-SMILES 사전 훈련 BERT 모델의 성공은 USPTO 데이터베이스의 다양한 유기 구성 요소에 기인함"
"화학 반응 데이터베이스에 더 넓은 범위의 반응이 포함된다면 모델 성능을 더 향상시킬 수 있음"