Smiles2vec | 用于预测化学性质的深度神经网络

Smiles2vec

简而言之，它是自然语言处理（NLP）领域的一项技术，可将字符串转换为向量。许多人用SMILES字符串预测物理属性。

SMILES：（Simplified molecular input line entry system）通过将分子化学结构转换为字母数字字符串而表示结构的方法。

将化学结构信息作为输入变量和物理属性作为输出变量进行预测。

Smiles2vec架构

将字符串转换为矢量是NLP领域的一项名为Seq2Seqd的技术。在没有学习的情况下简单地解释它，它经常被用在“机器对话和机器翻译等模型”中。该技术基于递归神经网络的思想使用诸如LSTM和GRU的层。下图显示了原始论文中Smiles2vec的结构。本文根据化合物结构和物理性质改变层的内容。

导入库

   

    

     

      

     
     

      

       from __future__ import print_function
      
     
    

     

      

     
     

      

       import keras
      
     
    

     

      

     
     

      

       from sklearn.utils import shuffle
      
     
    

     

      

     
     

      

       from keras.models import Sequential, Model
      
     
    

     

      

     
     

      

       from keras.layers import Conv2D, Ma