Изменения

Еще одна задача, которая есть сейчас в мире машинного обучения {{---}} генерировать новые молкулымолекулы, которые могут потенциально быть лекарствами. Для этого используют [[Generative Adversarial Nets (GAN)|генеративные состязательные сети]]. 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 обрзомобразом, в качестве дискриминатора часто используются графовые или сверточные нейронные сети. Для генератора же часто используют механизм памяти, чтобы сеть помнила, какие части уже были сгенерированны сгенерированы и отталкивалась от них.