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利用深度学习快速预测合成路线之间的距离( Fast Prediction of Distances Between Synthetic Routes with Deep Learning )
Samuel Genheden Ola Engkvist Esben Jannik Bjerrum
我们扩展了我们最近在合成路线聚类方面的工作，并训练了一个深度学习模型来预测任意路线之间的距离。该模型基于合成路线的长短时记忆(LSTM)表示，并作为一个孪生网络进行训练，以再现两条路线之间的树编辑距离(TED)。ML方法比TED方法快了大约两个数量级，并且能够从逆向合成路线预测中聚类更多的路线。这些聚类与基于TED的方法给出的聚类具有高度的相似性，因此具有直观性和可解释性。我们以开源方式提供了开发的模型（https://github.com/molecularai/route-distances）。
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