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insight - Molekulare Eigenschaften Vorhersage
Vorhersage von Nebenwirkungen von Arzneimittelmolekülen mit rekurrenten neuronalen Netzen
Einfache rekurrente neuronale Netzwerke können die Nebenwirkungen von Arzneimittelmolekülen mit hoher Genauigkeit vorhersagen, ohne dabei die Komplexität und den Ressourcenbedarf großer Modelle zu benötigen.
Transformatoren für die Vorhersage molekularer Eigenschaften: Erkenntnisse aus den letzten fünf Jahren
Transformatoren sind leistungsfähige Architekturen, die für die Vorhersage molekularer Eigenschaften eingesetzt werden können. Die Auswahl der Vortrainings-Datensätze, der Tokenisierung und der Vortrainings-Ziele sind wichtige Entscheidungen, die den Erfolg dieser Modelle beeinflussen.
Leistungsfähiges, schnelles und genaues DeepQSPR-Modell mit fastprop - Teil 1
fastprop ist ein QSPR-Framework, das eine hervorragende Genauigkeit auf Datensätzen aller Größen ohne Einbußen bei Geschwindigkeit oder Interpretierbarkeit erreicht.
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