基于 fastprop 的通用、快速且准确的 DeepQSPR
机器学习
2025-06-23 v5 化学物理
摘要
定量结构-属性关系（QSAR）研究旨在定义分子结构与感兴趣任意数量之间的映射。历史上，这通过开发描述子来实现，这需要显著的领域专业知识且难以泛化。因此，该领域演变为分子属性预测，并交由学习表示来完成，这些表示高度通用。本文引入 fastprop，一种 DeepQSPR 框架，它使用一套合理的分子级描述子，在大大缩短的时间内超过学习表示的性能。fastprop 可在 github.com/JacksonBurns/fastprop 上免费获取。
引用
@article{arxiv.2404.02058,
title = {Generalizable, Fast, and Accurate DeepQSPR with fastprop},
author = {Jackson Burns and William Green},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.02058},
year = {2025}
}