Изменения
→Предсказание молекулярных свойств
Одна из главных задач машинного обучения при поиске новых лекарств {{---}} сужение круга их поиска. Чаще всего фармацевтические компании имеют на руках библиотеки с огромным количеством веществ, которые они потенциально могут синтезировать и опробовать в качестве лекарства. Но обычно размеры этих библиотек составляют тысячи молекул, поэтому синтезировать и проверить каждую из них не представляется возможным. В этом случае прибегают к предсказанию некоторых свойств этих молекул, которые точно определяют, может ли молекула быть использована как лекарство. Для предсказания свойств молекул обычно используют молекулярный граф {{---}} графическое представление молекулы (ее атомов и связей).
Первые нейронные сети для предсказания молекулярных свойств использовали Моргановские фингерпринты (англ. Morgan fingerpints), которые для каждого атома в молекуле выделяли всех его соседей на каком-то определенном расстоянии (которое является гиперпараметром) и смотрели на наличие такой подструктуры в молекуле. Получался аналог некоторого оne-hot кодирования. Впоследствии этот метод был несколько усовершенствован, и стали смотреть не на наличие подструктуры, а на то, сколько раз она встречается в молекуле. Прорыв в этой области случился с появлением сети NeuralFingerprints <ref>[https://arxiv.org/abs/1509.09292 Duvenaud et al., Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints, 2015]</ref>. NeuralFingerprints принимает один гиперпараметр - максимальное расстояние, которое нужно учитывать при просмотре соседей каждого атома. После этого для каждого расстояния для каждого атома суммируются взвешенные суммы атомных представлений его соседей на текущем расстоянии. Таким образом, получается векторное представление текущего атома фиксированной длины, которая равна количеству свойств у одного атома. После этого применяется функция активации к этому вектору, где фингерпринты получались путем учета важности подструктур также есть веса, учитывающие каждое из свойств с той или иной интенсивностью. Полученные результаты для каждого из атомов на каждом из расстояний суммируются и получается результирующий вектор свойств для молекулы. Таким образом, в этой сети обучаемые параметры {{---}} веса для каждого из Моргановских фингерпринтовсвойств атомов на каждом расстоянии (<tex>H^i_j</tex>, где <tex>i</tex> {{---}} индекс номера свойства (в модели их всего 5), то есть были добавлены <tex>j</tex> {{---}} индекс для текущего расстояния) и веса у каждой для каждого из возможных подструктуррасстояний (<tex>W_j</tex>, где <tex>j</tex> {{---}} индекс для текущего расстояния).
Эта сеть была одной из первых в этой области, и сейчас используется как базовый метод в огромном количестве статей. В основу же новых методов сейчас чаще всего ложатся [[графовые нейронные сети]]. Подходы графовых нейронных сетей адаптируют под молекулярный граф путем поиска элементов на расстоянии не более, чем N (где N является гиперпараметром), или последовательным рассмотрением каждой вершины и усреднением полученых значений.
