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人工智能药物设计教程 文档
人工智能药物设计教程 文档
  • 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
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