本申請公開了一種基于對比學習的藥物分子性質預測方法、裝置及設備,涉及人工智能技術領域,可解決目前對藥物分子性質預測的效率較低、預測性能較差的技術問題。包括:依據化學分子結構生成目標藥物分子的目標分子圖結構,以及生成目標藥物分子的目標三維構象;利用訓練完成的圖神經網絡模型確定目標分子圖結構對應的第一特征向量;利用訓練完成的卷積神經網絡模型確定目標三維構象對應的第二特征向量,其中,圖神經網絡模型和卷積神經網絡模型是經過正樣本對和負樣本對的對比學習,聯合訓練得到的;根據第一特征向量和第二特征向量構建第三特征向量,并將第三特征向量輸入訓練完成的性質預測模型中,得到目標藥物分子的性質預測結果。
聲明:
“基于對比學習的藥物分子性質預測方法、裝置及設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)