在此背景下，生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL，该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合，用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务，使用常见基准并与最先进方法进行比较，发现 ...
在此背景下,生命科学公司Cellarity和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOLRL ...
在此背景下,生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOL...
在此背景下,生命科学公司 Cellarity 和英伟达的研究人员共同提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,该方法将预先在大量化学数据集上训练的强大生成模型与最先进的强化学习 (RL) 算法相结合,用于连续空间优化。研究人员通过应用该方法于药物发现相关任务,使用常见基准并与最先进方法进行比较,发现 MOL...
而在Cellarity 公司和英伟达的研究中,研究人员提出的 MOLRL 通过使用近端策略优化 (PPO) 方法,在预训练生成模型的潜在空间中进行优化。 基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL MOLRL 框架如何运作? MOLRL 框架分为潜在空间生成模型和强化学习 (RL) 代理两部分。
来自Cellarity 公司和英伟达的研究团队提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,在多种任务中表现出优越或具有竞争力的性能,特别是在针对性分子生成和多参数优化方面。 从古至今,人类从未停止过与疾病的抗争,一款新药的出现可能挽救成千上万的生命,甚至还会延长人类的整体寿命。
来自Cellarity 公司和英伟达的研究团队提出了一种新颖的基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL,在多种任务中表现出优越或具有竞争力的性能,特别是在针对性分子生成和多参数优化方面。 从古至今,人类从未停止过与疾病的抗争,一款新药的出现可能挽救成千上万的生命,甚至还会延长人类的整体寿命。