Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
СОДЕРЖАНИЕ Содержание.................................................................................................................. 2 Введение....................................................................................................................... 9 Глава 1. Искусственные нейронные сети ............................................................... 13 1.1. Введение.............................................................................................................. 13 1.2. Основные принципы нейросетевого моделирования..................................... 14 1.2.1. Общая терминология ...................................................................................... 14 1.2.2. Нейрон МакКаллока-Питтса.......................................................................... 15 1.2.3. Персептрон Розенблатта................................................................................. 17 1.2.4. Нейросети обратного распространения (backpropagation).......................... 19 1.2.5. Другие архитектуры нейронных сетей ......................................................... 34 1.3. Основные принципы применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования свойств химических соединенй................................................. 60 1.4. Ограничения искусственных нейронных сетей .............................................. 62 Глава 2. Фрагментные дескрипторы в поиске зависимостей структура-свойство ..................................................................................................................................... 63 2.1. История фрагментных дескрипторов............................................................... 63 2.2. Типы фрагментных дескрипторов.................................................................... 67 2.2.1. Классификация по типам молекулярных графов......................................... 67 2.2.2. Классификация по типам молекулярны структур ....................................... 87 2.2.3. Классификация по типам значений дескрипторов ...................................... 90 2.2.4, Класификация по типам дескрипторных наборов....................................... 91 2.2.5. Классификация по связности фрагментов.................................................... 96 2
2.2.6. Классификация по уровням детализации молекулярных графов .............. 97 2.2.7. Фрагментные дескрипторы с выделенными атомами............................... 100 2.3. Ограничения фрагментных дескрипторов..................................................... 101 Глава 3. Математическое обоснование выбранного подхода ............................ 103 3.1. Химическая значимость поиска базиса инвариантов помеченных графов 103 3.2. Две основные теоремы о базисе инвариантов графов.................................. 105 3.3. Теоретические основы сочетания искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов ................................................................................... 108 Глава 4. Разработка нейросетевых подходов ....................................................... 111 4.1. Подход к решению проблемы «переучивания» нейронных сетей.............. 111 4.1.1. Суть эффекта «переучивания» нейросетей ................................................ 111 4.1.2. Методы предотвращения «переучивания» нейросетей ............................ 113 4.1.3. Трехвыборочный подход.............................................................................. 115 4.1.4. Процедура двойного скользящего контроля.............................................. 116 4.1.5. Быстрая пошаговая множественная линейная регрессия ......................... 118 4.2. Подход к интерпретации нейросетевых моделей ......................................... 119 4.3. Концепция обучаемой симметрии.................................................................. 129 Глава 5. Разработка фрагментных подходов........................................................ 142 5.1. Принципы построения и генерации фрагментных дескрипторов .............. 142 5.1.1. Типы фрагментов .......................................................................................... 143 5.1.2. Иерархическая классификация атомов во фрагментах............................. 145 5.1.3. Построение фрагментного дескриптора ..................................................... 153 5.1.4. Генерация кодов фрагментов с обобщенными типами атомов................ 154 3
- Page 1: На правах рукописи
- Page 5 and 6: 5.4. Псевдофрагментн
- Page 7 and 8: 7.4.3. Примеры разных
- Page 9 and 10: ВВЕДЕНИЕ На соврем
- Page 11 and 12: более точного прог
- Page 13 and 14: ГЛАВА 1. ИСКУССТВЕН
- Page 15 and 16: входными; нейроны,
- Page 17 and 18: Таким образом, урав
- Page 19 and 20: 1.2.4. Нейросети обра
- Page 21 and 22: Значения весов объ
- Page 23 and 24: Таким образом, знач
- Page 25 and 26: жения в статье Руме
- Page 27 and 28: Рис. 5. Введение мом
- Page 29 and 30: адаптивно настраив
- Page 31 and 32: 1.2.4.7. Квазиньютонов
- Page 33 and 34: (химических соедин
- Page 35 and 36: на границах решетк
- Page 37 and 38: ными значениями со
- Page 39 and 40: рующие один и тот ж
- Page 41 and 42: дящихся на 2-ом, 3-м и
- Page 43 and 44: всех RBF-нейронов, а
- Page 45 and 46: чающей выборки, при
- Page 47 and 48: Рис. 10. Архитектура
- Page 49 and 50: 1.2.5.4. Нейросети на о
- Page 51 and 52: ми связями, занимае
2.2.6. Классификация по уровням детализации молекулярных графов .............. 97<br />
2.2.7. Фрагментные дескрипторы с выделенными атомами............................... 100<br />
2.3. Ограничения фрагментных дескрипторов..................................................... 101<br />
Глава 3. Математическое обоснование выбранного подхода ............................ 103<br />
3.1. Химическая значимость поиска базиса инвариантов помеченных графов 103<br />
3.2. Две основные теоремы о базисе инвариантов графов.................................. 105<br />
3.3. Теоретические основы сочетания искусственных нейронных сетей и<br />
фрагментных дескрипторов ................................................................................... 108<br />
Глава 4. Разработка нейросетевых подходов ....................................................... 111<br />
4.1. Подход к решению проблемы «переучивания» нейронных сетей.............. 111<br />
4.1.1. Суть эффекта «переучивания» нейросетей ................................................ 111<br />
4.1.2. Методы предотвращения «переучивания» нейросетей ............................ 113<br />
4.1.3. Трехвыборочный подход.............................................................................. 115<br />
4.1.4. Процедура двойного скользящего контроля.............................................. 116<br />
4.1.5. Быстрая пошаговая множественная линейная регрессия ......................... 118<br />
4.2. Подход к интерпретации нейросетевых моделей ......................................... 119<br />
4.3. Концепция обучаемой симметрии.................................................................. 129<br />
Глава 5. Разработка фрагментных подходов........................................................ 142<br />
5.1. Принципы построения и генерации фрагментных дескрипторов .............. 142<br />
5.1.1. Типы фрагментов .......................................................................................... 143<br />
5.1.2. Иерархическая классификация атомов во фрагментах............................. 145<br />
5.1.3. Построение фрагментного дескриптора ..................................................... 153<br />
5.1.4. Генерация кодов фрагментов с обобщенными типами атомов................ 154<br />
3
Change language