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基于编码器-解码器的手绘化学分子结构式识别研究
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作者 罗泱鸿 张成朋 +4 位作者 耿舒琪 张婉佳 周佳钰 陶家俊 刘伟 《信息与电脑》 2024年第22期73-76,共4页
为了推动化学分子结构式的信息化发展,通过深度学习方法将手绘化学分子结构式图像有效识别为SMILES编码。首先通过合成和真实手绘两种方式构建包含碳、氢、氧及卤素原子的化学分子结构式图像数据集,然后采用Efficient Net、Transformer... 为了推动化学分子结构式的信息化发展,通过深度学习方法将手绘化学分子结构式图像有效识别为SMILES编码。首先通过合成和真实手绘两种方式构建包含碳、氢、氧及卤素原子的化学分子结构式图像数据集,然后采用Efficient Net、Transformer组合网络在不同数据集规模、合成图像与真实手绘图像不同混合比例下分别进行对比实验,最终发现在100 K规模下按照合成图像与真实手绘图像9︰1的比例来训练的模型识别效果最好,Tanimoto系数与匹配率分别达到75.3%和60.7%。 展开更多
关键词 手绘化学分子结构式 深度学习 编码器-解码器架构 SMILES编码
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