原子、分子、复合物级性质预测均最佳,清华分子预训练框架登Nature子刊
编辑 | KXAI 已广泛用于药物发现和材料设计中的分子筛选。当前的自监督分子预训练方法往往忽略了分子的基本化学特性和物理原理。为了解决这个问题,来自清华大学的研究人员提出了一种称为分数去噪(Fractional denoising,Frad)的分子预训练框架,以学习有效的分子表示。通过这种方式,噪声变得可自定义,允许纳入化学先验,从而大大改善分子分布建模。实验表明,Frad 始终优于现有方法,在…- 8
- 0
Frad
❯
个人中心
今日签到
搜索
扫码打开当前页
返回顶部
幸运之星正在降临...
点击领取今天的签到奖励!
恭喜!您今天获得了{{mission.data.mission.credit}}积分
我的优惠劵
- ¥优惠劵使用时效:无法使用使用时效:
之前
使用时效:永久有效优惠劵ID:×
没有优惠劵可用!