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Repurformer：用于复用感知分子生成的 Transformer 模型
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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
我们介绍了一种新型Transformer模型的微调方法，用于分子设计。该模型相比RNN表现出优秀性能，能够生成具有期望属性的分子结构。该方法可用于脱轴融合、库扩展和生成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Transformer模型微调方法。
- 该模型相比RNN在生成具有期望属性的分子结构方面表现优秀。
- 模型能够有效捕捉分子结构序列中的长期依赖关系。
- 通过生成查询结构的类似物和特定属性的化合物验证了模型的性能。
- 该方法可用于脱轴融合、库扩展和生成高预测活性的化合物。
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