文件名称：Geometric Deep Learning on Molecular Representations.pdf
文件大小：5.28MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-12-27 19:20:33
几何深度学习(GDL)是一种基于神经网络架构的学习方法，它可以整合并处理对称信息。GDL在分子建模应用中有着特殊的应用前景，在这些应用中存在着具有不同对称性和抽象层次的各种分子表示。本文综述了分子GDL在药物发现、化学合成预测和量子化学中的应用。重点放在学习的分子特征的相关性和它们的互补的完善的分子描述符。本文综述了当前的挑战和机遇，并对GDL在分子科学中的应用前景进行了展望。