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ノーベル賞
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環境: macOS Sierra 10.12.5, CPU: 3.3 GHz Intel Core i5, メモリ: 8 GB. Python 3.5.3, DeepChem 1.1.0, TensorFlow 1.0.1, RDKit 2017.03.3. 参考サイト: Graph convolution regression with deepchem – Is life worth living? DeepChemは化合物のグラフ構造に対して畳み込み演算 (Graph convolution) を行うための機械学習ライブラリです.化合物のGraph convolutionについては,Altae-Tran et al., (2017) のfigure (右図, Copyright © 2017 American Chemical Society) がパッと分かりやすい気がします (Al
環境: macOS Sierra 10.12.5, CPU: 3.3 GHz Intel Core i5, メモリ: 8 GB. Python 3.6.1, Keras 2.0.6, TensorFlow 1.3.0rc0, RDKit 2017.03.3, mordred 0.4.0.post1.dev1. 参考サイト: Wash that gold- Modelling solubility with Molecular fingerprints by Esben Jannik Bjerrum Chainer: クラス分類による溶解度の予測 – Cheminformist3 人工知能が話題なので,見様見真似でニューラルネットワークを使った化合物の物性予測モデルの構築をやってみました.機械学習のライブラリはGoogleが開発・使用しているTensorFlowです.KerasはTensor
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