[发明专利]一种基于深层图神经网络的分子表示方法及系统在审
| 申请号： | 202211560221.5 | 申请日： | 2022-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN116504333A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 魏骁勇;田奇;杨震群;曹溢;黄文禹;严丽巧 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/50;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 袁宇霞 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层图神经网络的分子表示方法及系统，涉及人工智能技术领域，尤其涉及生物计算、深度学习技术领域，解决现有技术过平滑导致图神经网络无法增加图卷积次数以增加结点感受野的问题。本发明调用第三方库将分子的计算机存储数据转化为分子图，分子图包括邻接矩阵、结点和边；分析分子图得到分子图的结点和边的初始特征向量；基于图神经网络和邻接矩阵对结点和边的初始特征向量进行密集残差图卷积运算，得到新的结点和边的特征向量；对新的结点和边的特征向量进行池化操作，得到分子表示。本发明用于分子表示。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 神经网络 分子 表示 方法 系统 | ||
【主权项】：
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