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图 1：人工智能在药物发现中的应用和技术。人工智能在小分子药物发现中的应用包括虚拟筛选、定量构效关系和药物设计，可归结为两个主要任务：分子性质预测和分子生成。小分子可以用固定指纹、分子图、简化分子输入系统 (SMILES) 字符串和图像来表示。各种模型架构已应用于每种表示格式，包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、图神经网络 (GNN)、变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、归一化流模型和变压器。然而，低数据分子性质预测和目标导向分子生成仍存在挑战。为了应对这些挑战，人们提出了不同的学习范式，例如用于预训练-微调实践的自监督学习和用于化学空间搜索的强化学习。本文讨论的其他范式还包括小样本学习、度量学习、元学习和主动学习。
药物发现中的人工智能：应用和......
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