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此项目创始人：Abdusemi
内容：#
- DeepChem
- 使用DeepChem训练第一个模型
- 处理数据集
- 对 MoleculeNet 的介绍
- 分子指纹
- 使用 TensorFlow 和 PyTorch 创建模型
- 图卷积（Graph convolutions）的介绍
- 深入分子特征化
- 使用拆分器（Splitters）
- 高级模型训练
- 从实验数据创建一个高精确度的模型
- 把多任务机器学习模型应用在工作中
- 建立蛋白质-配体相互作用模型
- 使用原子卷积网络建立蛋白质配体相互作用模型
- 有条件的生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network）
- 在MNIST数据集上训练一个生成对抗网络
- LitMatter DeepChem
- 使用 Hyperopt 高级模型训练
- 高斯过程（Gaussian Processes）简介
- 与PytorchLightning结合
- 分子无监督嵌入学习
- 合成可行性评价
- 基于图卷积 QSAR 模型计算原子对分子的贡献
- 使用 Trident Chemwidgets 进行交互式模型评估