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基于 Transformer 的强化学习的分子全新设计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种用于分子设计的新型Transformer生成模型的微调方法，可以生成具有期望属性的分子结构。该方法在生成多种生物目标活性化合物方面表现出优秀性能，并且可以捕捉分子结构序列中的长期依赖关系。通过验证，该方法在性能上优于基准的基于RNN的方法，可用于脱轴融合，库扩展和生成对生物目标具有高预测活性的化合物。
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关键要点
- 介绍了一种用于分子设计的新型Transformer生成模型的微调方法。
- 该模型利用Transformer的优越序列学习能力，能够生成具有期望属性的分子结构。
- 与传统基于RNN的模型相比，该方法在生成多种生物目标活性化合物方面表现优秀。
- 模型能够捕捉分子结构序列中的长期依赖关系。
- 通过多项任务验证，该方法在性能上优于基准的基于RNN的方法。
- 该方法可用于脱轴融合、库扩展和生成对生物目标具有高预测活性的化合物。
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