174
правки
Изменения
→Генерация молекулярных структур
===Генерация молекулярных структур===
[[Файл:Ranc scheme.png|thumb|Рисунок 10. Пример генеративной состязательной сети для лекарственных молекул. Сеть RANC (Reinforced Adversarial Neural Computer) <ref>[https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.7b00690 Evgeny Putin et al., Reinforced Adversarial Neural Computer for de Novo Molecular Design, 2018]</ref>.]]
Еще одна задача, которая есть сейчас в мире машинного обучения {{---}} генерировать новые молекулы, которые могут потенциально быть лекарствами. Для этого используют [[Generative Adversarial Nets (GAN)|генеративные состязательные сети]]. Пример генеративной состязательной сети, решающей задачу генерации молекул можно увидеть на рисунке 10. Основное преимущество такого подхода заключается в том, что при работе с библиотеками уже синтезированных лекарств есть вероятность "пропустить" важное соединение просто потому, что в этой библиотеке его не было. Поэтому используется абсолютно другой подход {{---}} предлагается наоборот генерировать различные молекулы, а уже потом проверять, действительно ли их можно использовать как лекарство и насколько сложно их синтезировать. Часто эти свойства вносят в метрику качества генератора.
SMILES {{---}} способ однозначного задания молекулы при помощи строки. Таким образом, задача генератора {{---}} сгенерировать такую строку SMILES для молекулы, чтобы дискриминатор не отличил ее от настоящей. Архитектура дискриминатора чаще всего остается очень похожей на архитектуру обычной сети, предсказывающей молекулярные свойства. Таким образом, в качестве дискриминатора часто используются графовые или сверточные нейронные сети. Для генератора же часто используют механизм памяти, чтобы сеть помнила, какие части уже были сгенерированы и отталкивалась от них.
