[发明专利]化合物性质预测模型训练方法、装置、设备以及存储介质在审
| 申请号： | 202111482319.9 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114141317A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 张善卓;刘荔行;黄越阳;何东龙;方晓敏;张肖男;王凡;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种化合物性质预测模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取无标注化合物数据集；利用无标注化合物数据集对图神经网络进行预训练，得到预训练后的图神经网络；获取多个有标注化合物数据集，其中，一个有标注化合物数据集标注化合物的一种性质；利用多个有标注化合物数据集多预训练后的图神经网络进行多任务训练，得到化合物性质预测模型，其中，化合物性质预测模型用于预测化合物的多种性质。该实施方式提出了一种多阶段化合物预训练和知识迁移的训练框架，显著提升模型效果。 | ||
| 搜索关键词： | 化合物 性质 预测 模型 训练 方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
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