Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
7.4.5. Выводы Выше была продемонстрирована способность данного нейронного устройства осуществлять поиск прямых корреляций между структурами органических соединений и их свойствами без необходимости в предварительном выборе и вычислении значений каких-либо топологических индексов, чисел встречаемости определенных фрагментов либо каких-нибудь других типов глобальных молекулярных дескрипторов (инвариантов молекулярных графов). Вместо этого, мы используем локальные дескрипторы, относящиеся к атомам и связям в молекулах. Во всех вышеприведенных примерах использовались лишь простейшие атомные дескрипторы (формируемые атомными сенсорами), значение которых непосредственно связано с элементами матрицы смежности соответствующего молекулярного графа, а потому такую корреляцию вполне справедливо можно считать «прямой» корреляцией между структурой и свойством. Таким образом, эта методология представляет собой альтернативу применению глобальных молекулярных дескрипторов при поиске корреляций «структурасвойство». С другой стороны, работа данного нейронного устройства вполне сочетается с применением дескрипторов. Во-первых, наряду с рассмотренными выше простейшими атомными сенсорами, возможно введение сенсоров, воспринимающих значения более сложных локальных дескрипторов, требующих специальных вычислений, например, зарядов на атомах либо межатомных расстояний. Во-вторых, в рамках этого подхода вполне возможно использование и глобальных дескрипторов (что для ряда свойств может оказаться даже необходимым), что может быть достигнуто путем непосредственного ввода в «мозг» нейронного устройства сигналов, соответствующих глобальным молекулярным дескрипторам. Возможен и совсем другой взгляд на данное нейронное устройство. Поскольку выходные сигналы как всего нейронного устройства, так и каждого из его коллекторов, не зависят от нумерации атомов и, следовательно, могут рассматриваться как молекулярные дескрипторы (инварианты молекулярных гра- 292
фов), то и все нейронное устройство можно рассматривать как инструмент для изобретения молекулярных дескрипторов, максимально приспособленных для построения корреляции с данным свойством. И действительно, в процессе обучения нейронное устройство пытается таким образом скомбинировать значения локальных атомных и межатомных дескрипторов, чтобы значения результирующего дескриптора были максимальным образом приближены к значениям данного свойства. 293
- Page 241 and 242: На Рис. 50 приводятс
- Page 243 and 244: молекул с конденси
- Page 245 and 246: 7.1.4. Прогнозировани
- Page 247 and 248: сивов разрозненных
- Page 249 and 250: используются как т
- Page 251 and 252: были модифицирован
- Page 253 and 254: зависимости давлен
- Page 255 and 256: Объединенный набор
- Page 257 and 258: Оба механизма вклю
- Page 259 and 260: творителя, а также
- Page 261 and 262: Табл. 29. Характерис
- Page 263 and 264: набора дескрипторо
- Page 265 and 266: угодно сложные зав
- Page 267 and 268: симостей «структур
- Page 269 and 270: лей, хотя все модел
- Page 271 and 272: одновременно решае
- Page 273 and 274: Как видно приведен
- Page 275 and 276: принципе гарантиро
- Page 277 and 278: мерации атомов дос
- Page 279 and 280: бор сигналов, соотв
- Page 281 and 282: только с атомных се
- Page 283 and 284: 7.4.3. Примеры разных
- Page 285 and 286: Рис. 66. Минимальная
- Page 287 and 288: ров» ведет к ухудше
- Page 289 and 290: бензол, было отброш
- Page 291: на атому. После 4000 э
- Page 295 and 296: проведения линейно
- Page 297 and 298: тате чего NASAWIN прев
- Page 299 and 300: 8.2.3. Химически-орие
- Page 301 and 302: 8.2.7. Нейросетевые п
- Page 303 and 304: 8.2.11. Кластеризация
- Page 305 and 306: нейросетевом прогр
- Page 307 and 308: 18 p1_Nlp Количество не
- Page 309 and 310: 43 p 4 _ SPR = ∑ R( a ) ⋅ R( a
- Page 311 and 312: делей. Программа та
- Page 313 and 314: позволяющая прогно
- Page 315 and 316: ЛИТЕРАТУРА 1. Гилле
- Page 317 and 318: 31. Aoyama T.; Ichikawa H. Neural N
- Page 319 and 320: 54. Karelson M.; Dobchev D.A.; Kuls
- Page 321 and 322: 79. Carpenter G.A.; Grossberg S. A
- Page 323 and 324: 103. Ежов А.А.; Токаев
- Page 325 and 326: 126. Benson S.W.; Buss J.H. Additiv
- Page 327 and 328: 148. Fisanick W.; Lipkus A.H.; Rusi
- Page 329 and 330: 169. Klopman G.; Macina O.T.; Levin
- Page 331 and 332: 189. Nilakantan R.; Bauman N.; Dixo
- Page 333 and 334: 209. Татевский В.М. Кл
- Page 335 and 336: ces and Related Descriptors in QSAR
- Page 337 and 338: 248. MOE, Molecular Operating Envir
- Page 339 and 340: 269. Estrada E.; Gonzalez H. What A
- Page 341 and 342: 288. Saigo H.; Kadowaki T.; Tsuda K
7.4.5. Выводы<br />
Выше была продемонстрирована способность данного нейронного устройства<br />
осуществлять поиск прямых корреляций между структурами органических<br />
соединений и их свойствами без необходимости в предварительном выборе<br />
и вычислении значений каких-либо топологических индексов, чисел встречаемости<br />
определенных фрагментов либо каких-нибудь других типов глобальных<br />
молекулярных дескрипторов (инвариантов молекулярных графов). Вместо<br />
этого, мы используем локальные дескрипторы, относящиеся к атомам и связям<br />
в молекулах. Во всех вышеприведенных примерах использовались лишь простейшие<br />
атомные дескрипторы (формируемые атомными сенсорами), значение<br />
которых непосредственно связано с элементами матрицы смежности соответствующего<br />
молекулярного графа, а потому такую корреляцию вполне справедливо<br />
можно считать «прямой» корреляцией между структурой и свойством. Таким<br />
образом, эта методология представляет собой альтернативу применению<br />
глобальных молекулярных дескрипторов при поиске корреляций «структурасвойство».<br />
С другой стороны, работа данного нейронного устройства вполне сочетается<br />
с применением дескрипторов. Во-первых, наряду с рассмотренными выше<br />
простейшими атомными сенсорами, возможно введение сенсоров, воспринимающих<br />
значения более сложных локальных дескрипторов, требующих специальных<br />
вычислений, например, зарядов на атомах либо межатомных расстояний.<br />
Во-вторых, в рамках этого подхода вполне возможно использование и глобальных<br />
дескрипторов (что для ряда свойств может оказаться даже необходимым),<br />
что может быть достигнуто путем непосредственного ввода в «мозг»<br />
нейронного устройства сигналов, соответствующих глобальным молекулярным<br />
дескрипторам.<br />
Возможен и совсем другой взгляд на данное нейронное устройство. Поскольку<br />
выходные сигналы как всего нейронного устройства, так и каждого из<br />
его коллекторов, не зависят от нумерации атомов и, следовательно, могут рассматриваться<br />
как молекулярные дескрипторы (инварианты молекулярных гра-<br />
292