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摘要
本发明提供了一种基于深度学习的逆合成预测方法、装置、介质及设备；其中,方法包括如下步骤：将目标产物转换为SMILES序列；对SMILES序列进行结构信息的提取,结构信息包括度信息和邻接矩阵信息；进行编码得到度信息编码和邻接信息编码；将SMILES序列输入Transformer模型编码器中,并利用度信息编码和邻接信息编码来优化对SMILES序列的编码；Transformer模型将编码器的编码结果输入到解码器中进行解码,得到反应物集合的SMILES序列,进而转换得到相应的反应物。该方法解决了SMILES序列不能充分考虑分子结构信息的问题,提高了模型预测结果的准确度。
- 出版日期2021-11-30
- 单位华南理工大学
