模型训练与生成物预测的方法及装置
公开
摘要
本申请实施例提供一种模型训练与生成物预测的方法及装置，训练方法包括：获取第一反应物，以及第一反应物的第一生成物；对第一生成物进行加噪声处理，得到不同噪声值下的第一生成物；将第一反应物和不同噪声值下的第一生成物输入预测模型中，得到预测模型输出的第一生成物的邻接矩阵在不同噪声值下的梯度场信息；根据第一生成物的邻接矩阵在不同噪声值下的梯度场信息，对预测模型进行联合训练，得到训练后的预测模型。即本申请通过第一反应物和不同噪声值下的第一生成物对预测模型进行联合训练，得到的预测模型用于预测第二反应物的生成物的邻接矩阵的梯度场信息，可以实现对不同类型的反应物的生成物的预测。
基本信息
专利标题 ：
模型训练与生成物预测的方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114464267A
申请号 ：
CN202111000478.0
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-08-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孟子乔赵沛霖
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京励诚知识产权代理有限公司
代理人 ：
赵爽
优先权 ：
CN202111000478.0
主分类号 ：
G16C20/30
IPC分类号 ：
G16C20/30 G16C20/50 G16C20/90
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/30
•预测化合物、组合物或混合物的性质
法律状态
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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