概略 David Duvenaud et al, "Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints", NIPS 2016(https://arxiv.org/abs/1509.09292) をKerasを用いて実装しました ソースコード[https://github.com/mpozpnd/NeuralFingerprint-Keras] 化合物のベクトル化 機械学習を用いて、化合物のデータから化合物のなんらの物性を予測をしたいということがあります。 たとえば創薬において、ウェットな実験によって既に所望の薬剤としての性質の有無が分かっている化合物のデータによって学習モデルを構築し、新規の化合物について薬剤としての性質を持つかどうか予測をする、というタスクがあります。 なぜ学習ができるのかというと、「
![Keras(theano)によるNeuralFingerprintsの実装 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cb3281d9a22523a3a784e9da1c6d353003bc5627/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9S2VyYXMlMjh0aGVhbm8lMjklRTMlODElQUIlRTMlODIlODglRTMlODIlOEJOZXVyYWxGaW5nZXJwcmludHMlRTMlODElQUUlRTUlQUUlOUYlRTglQTMlODUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWM4ZThiOWJmYTk5NTFmNDNkMTJmZjdkZTBiMDM0ZmM2%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwYW9zdWppYWdlaGEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU1YWQxMjQ0YWEwYWM1MTQwZjRiNGRjMGUzODgzMWUz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D476906abc8860989ad06d508355f3eb3)