基于 BERT、RoBERTa 和 XLNet 的集成模型用于分子性质预测
机器学习
2024-06-12 v1 人工智能
化学物理
摘要
本文提出了一种新颖的方法，无需大量预训练即可高精度预测分子性质。通过采用集成学习以及对 BERT、RoBERTa 和 XLNet 的监督微调，我们的方法与现有的先进模型相比显示出显著的有效性。至关重要的是，它解决了实验组面临的计算资源有限的问题，使他们能够准确预测分子性质。这项创新提供了一种经济高效且资源节约的解决方案，可能推动分子领域的进一步研究。
引用
@article{arxiv.2406.06553,
title = {Ensemble Model With Bert,Roberta and Xlnet For Molecular property prediction},
author = {Junling Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.06553},
year = {2024}
}
备注
16 pages,7 figures