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    并行计算模型

    在这里,我们先介绍一些常用的并行计算模型:PRAM模型,异步PRAM模型,BSP模型和LogP模型。 PRAM模型 基本概念 由Fortune和Wyllie 1978年提出,又称SIMD-SM模型。...Arbitrary PRAM-CRCW):允许任意处理器自由写入 PRAM-CREW并发读互斥写 PRAM-EREW互斥读互斥写 计算能力比较 PRAM-CRCW是最强的计算模型,PRAM-EREW可logp...LogP模型 基本概念 由Culler(1993)年提出的,是一种分布存储的、点到点通讯的多处理机模型,其中通讯由一组参数描述,实行隐式同步。...BSP模型 vs LogP模型 BSP -> LogP:BSP块同步BSP子集同步BSP进程对同步=LogP BSP可以常数因子模拟LogPLogP可以对数因子模拟BSP BSP=LogP+Barriers-Overhead...BSP提供了更方便的程设环境,LogP更好地利用了机器资源 BSP似乎更简单、方便和符合结构化编程 参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良

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    ICML 2022 | LIMO: 一种快速生成靶向分子的新方法

    4.2 评价指标 利用QED和最大化penalized logP(p-logP)、针对性的logP、最大化相似性约束p-logP、子结构约束的logP极端化,以及单一和多目标结合亲和力最大化进行综合评估...4.5 实验结果 4.5.1 QED和p-logP最大化 表1 QED和p-logP最大化方法的比较 表1显示了LIMO和基线模型在生成具有高惩罚性logP和QED分数的分子方面的结果。...4.5.2 目标性的logP 表2 生成目标范围logP的结果 表2展示了LIMO生成logP目标范围为-2.5<logP<-2.0的分子的能力。...4.5.3 最大化相似性约束 p-logP 表3最大化相似性约束 p-logP结果 表3总结了相似性约束的p-logP最大化任务的结果。...4.5.4 子结构约束的logP极端化 图2子结构约束的logP极端化任务的结果 图2显示了子结构约束的logP极端化任务的结果。

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    Nat Commun|语言模型可以学习复杂的分子分布

    a 惩罚性LogP任务中训练数据的惩罚性LogP与SA得分的分布。b 多分布任务的训练数据中不同权重分子的四种模式。c 大规模任务的分子量训练分布。d-f 每个生成式建模任务的训练数据中的分子示例。...惩罚性LogP任务 对于第一项任务,我们考虑了最广泛使用的搜索化学空间的基准评估之一,即惩罚性LogP任务,寻找具有高LogP的分子,并以可合成性和不切实际的环作为惩罚。...图2:惩罚性的LogP任务I a 使用在SMILES上训练的SM-RNN、在SELFIES上训练的SF-RNN和图形模型:CGVAE和JTVAE的训练数据 (TRAIN) 中分子的惩罚LogP分数的绘图分布...图3:惩罚性LogP任务II a-d 所有模型生成的分子或训练数据中惩罚性LogP≥6.0的分子的惩罚性LogP、原子数、环数和最大碳链长度 (均为每个分子) 的直方图。...此外,训练分子似乎分为两种模式,即LogP值较低和较高的分子 (图5b):生物大分子定义较低的模式,而具有更多环和更长碳链的分子定义较高的LogP模式(更多的例子分子可以在补充图8中看到)。

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    J. Cheminform.| Mol-CycleGAN:基于Graph的分子生成优化模型

    logP使用在JT-VAE模型中的惩罚公式,即对于分子m而言,惩罚logP表示为logP(m)-SA(m),训练数据从ZINC数据集上提取,而DRD2任务使用随机森林分类算法在ECFP分子指纹上训练,活性数据从...(2)任务二:约束分子优化 优化惩罚logP,同时约束与起始分子的偏离程度。分子之间的相似性是用Morgan Fingerprints上的Tanimoto相似性来衡量的。...X和Y集ZINC-250K的随机样本,其中化合物的惩罚logP值分别低于中位数和高于中位数。 (3)任务三:不受约束的分子优化 对惩罚logP执行不受约束的优化。...X是来自ZINC-250K的随机样本,Y是来自ZINC-250K中具有最高logP的前20%分子的随机样本。...(2)受约束分子优化 在优化类药分子的惩罚logP任务中,该模型在性能平均改善方面明显优于以前的结果(请参见表6)。在受约束的情况下(对于δ> 0),它获得了可比的平均相似度。

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    Nat. Comm. | 语言模型可以学习复杂的分子分布

    语言模型可以准确生成:ZINC15数据集中惩罚 LogP得分最高分子的分布、PubChem数据集中多模态分子及最大分子的分布。...惩罚 LogP 任务 该任务目标是学习具有高惩罚LogP分数的分子的分布。作者在ZINC数据库中筛选惩罚LogP值超过 4.0 的分子构建训练数据集。 结果如图2所示。...表2 Wasserstein距离指标的结果 作者进一步研究了训练数据的最高惩罚LogP区域,即值超过6.0的训练分布的尾部。...此外,训练数据中惩罚LogP得分最高的分子通常包含非常长的碳链和更少的环(图 3b,d),RNN能够学习到这一点。...总体而言,语言模型比图模型可以更好地学习具有高惩罚LogP的分子分布。

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