首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

低资源反应预测场景的自监督分子预训练策略

Self-Supervised Molecular Pretraining Strategy for Low-Resource Reaction Prediction Scenarios 论文摘要 针对低资源的反应训练样本...,我们构建了一个解决小规模反应预测问题的化学平台。...使用一种称为MAsked Sequence to Sequence (MASS)的自监督预训练策略,Transformer模型可以吸收大约10亿个分子的化学信息,然后对小规模反应预测进行微调。...为了进一步增强模型的预测性能,我们将MASS与反应迁移学习策略相结合。...结果表明,Transformer模型在预测Baeyer-Villiger、Heck、C-C键形成和官能团间转换反应数据集方面的平均准确率分别达到14.07、24.26、40.31和57.69%,标志着该模型在预测低资源反应数据集方面迈出了重要一步

16720
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    webpack入门——webpack的安装与使用

    我们可以直接使用 require(XXX) 的形式来引入各模块,即使它们可能需要经过编译(比如JSX和sass),但我们无须在上面花费太多心思,因为 webpack 有着各种健全的加载器(loader)...JS 各脚本模块可以直接使用 commonJS 来书写,并可以直接引入未经编译的模块,比如 JSX、sass、coffee等(只要你在 webpack.config.js 里配置好了对应的加载器)。...我们再看看编译前的页面入口文件(index.js): require('../../css/reset.scss'); //加载初始化样式 require('../.....与 grunt/gulp 配合 以 gulp 为示例,我们可以这样混搭: gulp.task("webpack", function(callback) { // run webpack...React 相关 ⑴ 推荐使用 npm install react 的形式来安装并引用 React 模块,而不是直接使用编译后的 react.js,这样最终编译出来的 React 部分的脚本会减少 10

    1.4K80

    vite与webpack的区别

    # 打包原理比较 打包过程 原理 webpack 识别入口->逐层识别依赖->分析/转换/编译/输出代码->打包后的代码 逐级递归识别依赖,构建依赖图谱->转化AST语法树->处理代码->转换为浏览器可识别的代码...vite - 基于浏览器原生 ES module,利用浏览器解析 imports,服务器端按需编译返回 # 原理图示 vite webpack # vite原理简述 声明 script 标签类型为.../App.vue' createApp(App).mount('#app') 劫持浏览器的http请求,在后端进行相应的处理将项目中使用的文件通过简单的分解与整合,然后再返回给浏览器(整个过程没有对文件进行打包编译...) # vite的改进点 webpack缺点 vite改进点 服务器启动缓慢 将应用模块区分为依赖 和 源码 两类;使用esbuild构建;在浏览器请求源码时进行转换并按需提供源码 基于nodejs esbuild...(Go 编写) 预构建依赖,比node快 10-100 倍 热更新效率低下;编辑单个文件会重新构建整个包;HMR 更新速度随规模增大下降 HMR基于原生 ESM 上,更新速度与应用规模无关;利用http2

    96810

    软件开发:动态编译、即时编译、预编译与静态编译的对比与分析

    在现代软件开发中,编译技术对程序性能和开发效率有着至关重要的影响。不同的编译策略在提升程序性能、灵活性和开发效率方面各有优劣。...动态编译 定义 动态编译是一种在程序运行时进行编译的技术。与静态编译不同,动态编译在程序执行时监控代码执行情况,根据需要将代码编译成机器码,以提高执行效率。...即时编译(JIT) 定义 即时编译是一种特殊的动态编译技术,在程序运行时将字节码(或中间代码)转换成机器码,以提高程序的执行效率。JIT编译通常在虚拟机中实现。...缺点 编译开销:运行时编译需要一定的计算资源,可能影响程序响应时间。 复杂性高:实现高效的JIT编译器需要复杂的技术。...平台依赖性强:生成的可执行文件与特定的平台绑定,跨平台部署需要重新编译。 编译时间长:编译时间可能较长,特别是大型项目。

    1.1K10

    AI领域的预训练与自训练

    但谷歌最新的研究表明,在数据量足够的情况下,至少在目标检测任务上,采用自训练得到的预训练模型对检测结果的提升要显著优于监督预训练与无监督预训练模型。...在此使用Imagenet当作未标记的数据(不使用标签),而COCO数据集当作标记数据对预训练模型进行联合训练,以此更好的改善最终目标检测的效果。作为与监督预训练的对比结果如下: ?...不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ?...统一实验条件下三种预监督方法对比 作为与监督预训练与无监督预训练的对比,对照实验表明使用自训练方法得到的预训练模型在各种数据增强模式,不同主任务训练集尺寸的情况下都能获得明显受益,且显著优于基线(不使用预训练模型...EfficientNet-B7 和L2进行自训练相比监督式预训练可以达到更高的精度 03 结论 通过以上一系列实验证明,监督预训练方法与无监督预训练方法对学习通用表示形式具有局限性,其原因研究者猜测,这两种预训练方法无法意识到当下要关注的任务

    1.5K10

    . | 化学反应预训练和条件分子生成之间的联系

    受到自然语言处理(NLP)方法的启发,研究者们也在化学反应预训练网络中应用了基于注意力的网络或对比学习技术。然而,这些方法忽略了有机化学的基本理论,这限制了它们的性能。...作者用一个更简单的命题来概括这些机制:如果我们在一个优化的化学反应中改变副反应物或试剂,很有可能该反应不再是最优化的。这一命题概括了反应数据中的潜在规则,基于此作者使用对比方法对模型进行预训练。...预训练框架 图 2 对比学习的关键组成部分是负数据采样的方法。作者的模型(图2)旨在编码化学反应的两个基本方面,而不是采用丢弃或掩盖反应中心以外的原子的策略,这会导致信息损失。...这个预训练任务进一步帮助模型理解化学反应中的位置效应,这一点在相关工作中通常被忽视。 反应分类 表 1 在完成了两个预训练任务之后,作者使用编码器为下游任务生成特征表示。...结果表明,Uni-RXNGen生成的分子多样性很好。 编译 | 曾全晨 审稿 | 王建民 参考资料 Qiang, B., Zhou, Y., Ding, Y. et al.

    38610

    ​TypeScript的编译与运行

    前言 我们上篇内容讲TS需要的库以及依赖插件都安装好了,我们今天把剩下的部分介绍一下。 通过本篇内容的介绍,你讲学会如果编译与运行自己的项目。...: 8080 } } 'cheap-module-eval-source-map'是官方推荐的一个配置项,其中module会定位到TS的源码而不是编译后的js源码。...: [ new CleanWebpackPlugin() ] } 这里我们还需要安装一下这个插件,它的作用是每次编译成功后自动情况datas目录,因为我们有点时候为了避免缓存带来的问题...安装方法如下 npm i webpack-merge -D 根据参数中的mode决定将哪个配置文件和baseconfig合并。 至此,webpack的配置就完成了。...总结 今天我们将上一篇的内容没有说完的地方补充了一下,并通过编译命令成功的运行和编译完成了我们的第一个示例代码。 好了今天的内容就是这些了,我是Tango一个热爱分享技术的程序猿我们下期见。

    27300

    高精度地图与车路协同的“化学反应”

    前不久,我们邀请到四维图新车路协同研究院副院长郭磐石,在线上分享了一些他及团队在地图与车路协同之间工作中的理解,并结合一些近期案例全面表达对车路协同行业的思考,下面就随本期新知一起看看吧! ?...长沙的智能网联公交,公交车通过V2I(车与基础设施互联)的技术得知前方红绿灯信息,并在后面板上实时显示,帮助后面等待的车辆减少焦虑,提前做好驾驶预判 车路协同和自动驾驶的关系?...然而基于路测设备的感知系统,可以成为超视距感知的重要的能力。 另一方面是协作能力,比如编队行驶、物流运输等,这种车与车之间的协同能力是单车智能所不具备的。 ?...车路协同服务,原本意义上与图没有直接关系。但是通过我们的V2X-DMP(车路协同动态地图服务平台),会通过本身就在云上的高精度地图,对整个云上平台产生一个基础的数据输入和数据更新能力。...这里就把近期比较有代表性的两个案例与大家分享一下,也可以更直观地理解车路协同的具体落地场景。

    83530

    ACL 2021 | 预训练模型的改进与应用

    Fusion Embedding与Position Embedding相加作为BERT的输入。...(下图展示基于演示和提示的fine-tuning与传统fine-tuning的区别: 方法 任务设定: L:一个预训练好的模型 Y:标签空间 :训练集,每个类别取K个,大小为K*|Y| :开发集,大小与训练集一样...任务建模: (1)Classification 假设M是任务的标签空间Y到模型L(L为预训练好的模型)的词汇集V中单个词的映射,将原来输入转化为如下作为模型输入(设为T映射): 如此可将分类任务转换成与预训练任务相同的...(2)Regression 将标签空间Y映射到有界区间,将问题建模为两个对立极点之间的插值: 最小化与的KL散度来对模型L进行fine-tuning。...3 论文动机 与传统的信息提取任务不同,视觉丰富的文本理解(VrDU)任务不仅仅依赖文本信息,视觉信息和文本布局信息也很重要。

    60950

    协作机器人与数控机床的“化学反应”

    但引进UR机器人后,公司有了很大的改观,产量有了迅速的提升。在两年半的时间里,Trelleborg的工厂先后安装了35台UR5机器人和4台UR10机器人。...新的机器人同事的到来不仅没有抢走员工的饭碗,反而促进了订单数量的急剧上升,该企业因此需要在丹麦赫尔辛格的工厂新增50名员工。...至关重要的快速回报率 大部分UR机器人都安装有德国雄克公司出产的夹具。所有的UR机器人的分销与集成都是通过其在丹麦的分销商KJV A/S和集成商CNC.dk完成的。...机器人的引入使工作变得更多样化、更有趣,而且自动化进程对销量的积极影响也为员工提供了更好的职业保障。 ? (Trelleborg公司正在更新改造生产设备以提升产品质量与发货数量。...“有了机器人的帮助,我们能够更好地操控机器,并且保证了较之以往更加整齐统一的规格。这基本上意味着我们的竞争力已增强,营业额和收入都在显著增加,尤其体现在大宗的系列订单所带来的创收的增加。

    71060

    Vite 的好与坏

    的插件机制与 API SSR 支持 旧浏览器支持 一开始我是拒绝的,从 grunt、gulp ,到 Webpack、Rollup、Snowpack 以及若干知名不知名构建框架,都2021了,还来?...Webpack 启动后会做一堆事情,经历一条很长的编译打包链条,从入口开始需要逐步经历语法解析、依赖收集、代码转译、打包合并、代码优化,最终将高版本的、离散的源码编译打包成低版本、高兼容性的产物代码,这可满满都是...这么一对比,Webpack 是啥都做了,浏览器只要运行编译好的低版本(es5)代码就行;而 Vite 只处理问题的一部分,剩下的事情交由浏览器自行处理,那速度必然贼 TM 快。...除了启动阶段跳过编译操作之外,Vite 还有很多值得一提的性能优化,整体梳理一下: 预编译:npm 包这类基本不会变化的模块,使用 Esbuild 在 「预构建」 阶段先打包整理好,减少 http 请求数...3.2 缺少 Show Case Vite 太新了,直到最近才释放出正式 2.0版本,社区还没太反应过来,自然也就没什么大型、复杂的商业落地案例,谁都说不准这里面可能有多少坑。

    80110

    Vite 的好与坏

    Webpack 启动后会做一堆事情,经历一条很长的编译打包链条,从入口开始需要逐步经历语法解析、依赖收集、代码转译、打包合并、代码优化,最终将高版本的、离散的源码编译打包成低版本、高兼容性的产物代码,这可满满都是...这么一对比,Webpack 是啥都做了,浏览器只要运行编译好的低版本(es5)代码就行;而 Vite 只处理问题的一部分,剩下的事情交由浏览器自行处理,那速度必然贼 TM 快。...除了启动阶段跳过编译操作之外,Vite 还有很多值得一提的性能优化,整体梳理一下: 预编译:npm 包这类基本不会变化的模块,使用 Esbuild 在 「预构建」 阶段先打包整理好,减少 http 请求数...query 使其失效 产物优化:相比于 Webpack ,Vite 直接锚定高版本浏览器,不需要在 build 产物中插入过多运行时与模板代码 内置更好的分包实现:不需要用户干预,默认启用一系列智能分包规则...3.2 缺少 Show Case Vite 太新了,直到最近才释放出正式 2.0版本,社区还没太反应过来,自然也就没什么大型、复杂的商业落地案例,谁都说不准这里面可能有多少坑。

    63820

    干货 | AAAI 2018 论文预讲:当强化学习遇见自然语言处理有哪些奇妙的化学反应?

    在文本分类任务中,利用强化学习得到更好的句子的结构化表示,并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI2018。...agent会和环境做很多的交互,环境每次做的动作可能会有一个长期的影响,而不仅仅是影响当前的 reward。reward 也有可能延迟。在这里简单介绍一下 policy 的概念。...不过这种方法也有一定的不足,虽然用到了结构信息,但是用到的是需要预处理才能得到的语法树结构。并且在不同的任务中可能都是同样的结构,因为语法都是一样的。...同样的,在这个任务中的 reward 也是有延迟的,因为需要把整个结构都学到后,才能得到句子的表示,才能用句子的表示做分类,中间的过程是不知道这个结构是好的还是不好的。 ? ?...实验部分的数据集来源 实验的分类结果;最后两行是我们的方法。 ? ? ? 总结 在这个工作中,我们学习了跟任务相关的句子结构,基于句子机构得到了不同的句子表示,并且得到个更好的文本分类方法。

    1.7K70
    领券