文件名称：颜色分类leetcode-transformer-cnn:用于QSAR/QSPR建模的TransformerCNN
文件大小：39.57MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 15:41:15
系统开源
颜色分类leetcode Transformer-CNN 该存储库包含我们论文中描述的新 Transformer-CNN 方法的源代码。 首先，我们在 SMILES 规范化任务上训练 Transformer 模型，例如，给定任意 SMILES，模型将其转换为规范化的。 其次，我们使用 Transformer 的内部表示（具有形状（BATCH、LENGTH、EMBEDDING）的编码堆栈的输出）作为 SMILES 嵌入，并在它们的基础上构建 CharNN 模型（如 DeepChem 中所做的卷积和 HighWay）。 生成的模型适用于分类和回归设置。 “独立”文件夹提供了 Transformer-CNN 模型的实现，用于在没有 TensorFlow 的情况下进行预测（仅依赖于 NumPy 和 RDKit）。 溶解度和AMES模型可用。 用于推断模型在特定预测背后的推理。 依赖关系 该代码已在 Ubuntu 18.04 中使用以下组件进行测试： python v.3.4.6 或更高版本 TensorFlow v1.12 rdkit v.2018.09.2 用于互变异构体枚举的 molvs
【文件预览】：
transformer-cnn-master
----standalone()
--------models()
--------ochem.py(19KB)
--------lrp()
--------conv.py(3KB)
----data()
--------solubility.csv(40KB)
----q2.py(427B)
----transformer-cnn.py(32KB)
----config-cv.cfg(248B)
----.gitignore(1KB)
----layers.py(5KB)
----pretrained()
--------canonization.h5(7.61MB)
--------embeddings.npy(2.66MB)
--------canonization-nochiral.h5(7.61MB)
--------embeddings-nochiral.npy(3.98MB)
----transformer-cnn-ob.py(32KB)
----cv5.sh(2KB)
----README.md(4KB)
----config.cfg(218B)