frank_haha-CSDN博客

rdkit 是一个神奇的 python 包。它的函数主体部分是 C++ 写的，python 仅仅提供接口。具体到日志模块，rdkit python 中看不到源码，官方只是提供了一些函数接口供调用。静默 rdkit 的警告信息是最常见的需求，网上教程也很多。但是捕获 rdkit 的警告信息则完全没有正确答案。

2023-10-30 21:21:59 159

原创图神经网络和分子表征：5. Completeness

大家都知道 “两点确定一线，三点确定一平面”，那么多少个变量可以确定一个分子呢？这是最近顶刊们热烈讨论的话题。

2023-10-29 15:17:24 377

原创图神经网络和分子表征：4. PAINN

如果说 SchNet 带来了【3D】的火种，DimeNet 燃起了【几何】的火苗，那么 PAINN 则以星火燎原之势跨入【等变】时代。

2023-09-04 23:51:56 1368 3

原创图神经网络和分子表征：3. 不变网络最后的辉煌

本篇博客，我们将依次介绍首次纳入角度信息的DimeNet（2020 ICLR），受DimeNet启发的GemNet (NeurIPS 2021)，PAINN（2021 ICML）和SphereNet（2022 ICLR）以及做到局域完备性的ComENet（NeurIPS 2022）。

2023-08-27 00:08:21 1014 2

原创图神经网络与分子表征：番外——基组选择

部分研究人员借用高斯中的一系列基组去包装输入几何信息（距离、角度和二面角），这样做一方面提高了GNN的可解释性，另一方面也实实在在的提高了模型精度。从 AI 角度看，embedding则可以看作是几何信息的升维。

2023-08-26 18:11:54 743 1

原创图神经网络与分子表征：2. SchNet

SchNet 在2018年的面世彻底引爆了神经网络势函数(NNP, Neural Network Potential)领域，虽然说NNP的开山鼻祖还要更早，但均未像 SchNet 这样真正被物理化学家接受，引发变革。这篇博客浅浅记录下自己阅读SchNet代码的心得。

2023-08-23 01:43:29 1698 5

原创图神经网络与分子表征：1. 分子图和图神经网络基础

CSDN的朋友们大家好，好久没写系列文章了。近期读了很多图神经网络（GNN）和分子表征（molecular representation）的论文，正好最近不是很忙，所以我决定把自己的学习过程记录下来，与大家共勉。

2023-08-22 00:02:24 943

最开始觉得“不受控制”是以为，模型过了这个 patience 以后，学习率一定下降，所以最后是类似 stepLR 那样的形状。这个参数的定义是：如果模型在连续 patience 上误差降低均低于 threshold，学习率将触发下降条件。上述两例只针对 patience 这一个参数，当然了，还有其他的一些参数，具体请看。在经过一番调研后，我大概搞懂了为什么总感觉下降不受控制。然而，该学习率使用起来总给人一种，下降不受控制的感觉。其中最核心的参数是patience。事实上，下降是需要根据阈值调整的，

2023-07-24 11:55:02 209

原创 Structure- and Ligand-Based Approaches

随手记：

2023-07-20 10:59:44 65

原创第三届DeepModeling黑客松竞赛

今年的Hackathon难度梯度设置很广，有偏向硬核开发的，有偏向应用的，还有面向初学者的教学布道赛道！

2023-07-06 15:12:50 127

原创数据集的两种漂移

首先，我们回顾一下有监督机器学习的任务。我们可以将其抽象为：从输入X∈XX∈X预测输出Y∈YY∈Y。二者的联合分布PYXP(Y,X)PYXPY∣XPXP(Y|X)P(X)PY∣XPX。其中PXP(X)PX是通常意义下的输入的分布，PY∣XP(Y|X)PY∣X可以看作是机器学习模型需要学习的映射关系，PYXP(Y,X)PYX是最终的 target。

2023-05-20 22:13:50 466