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基于可解释的异质相互作用图神经网络的蛋白质-配体亲和力预测

今天为大家介绍的是来自北京大学信息工程学院、AI4S平台中心主任陈语谦教授团队发表在人工智能旗舰期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(IF=23.6)的论文,博士生杨梓铎为第一作者。该论文从归纳偏好的角度探讨了深度学习模型在蛋白质-配体亲和力(Protein-Ligand Binding Affinity, PLA)预测任务中的泛化能力和可解释性。归纳偏好是指在深度学习模型中为了更好地进行学习和泛化而引入的假设或偏好。归纳偏好通过限制模型的假设空间,使其在有限的数据上更容易找到合适的模式,从而提高模型的泛化性能。模型的泛化能力及可解释性,往往取决于所使用的归纳偏好在多大程度上能够准确描述待解决的任务。因此,在PLA预测任务中,所采用的归纳偏好应符合物理化学规则,以更好地描述蛋白质-配体间的相互作用,从而提高模型的泛化能力和可解释性。

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