公开(公告)号：CN117219181A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310137321.5

申请日：2023-02-13

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 徐挺洋 ,  周旷奇

IPC分类号： G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G16C20/40

摘要： 本申请公开了一种模型训练方法、使用方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取至少两个样本结构图和至少两个样本特征信息，至少两个样本结构图和至少两个样本特征信息一一对应；调用标签预测网络分别对至少两个样本结构图进行预测处理，得到至少两个样本结构图分别对应的分子预测标签；调用能量网络对至少两个样本结构图分别对应的样本信息组进行预测处理，得到至少两个样本结构图分别对应的能量梯度信息；基于至少两个样本结构图分别对应的能量梯度信息，确定偏移梯度信息；基于偏移梯度信息和偏移信息组邻近的样本信息组确定的损失函数对分子筛选模型进行训练，得到训练后的分子筛选模型。

公开(公告)号：CN115116557A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210582257.7

申请日：2022-05-26

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 周旷奇 ,  徐挺洋

IPC分类号： G16C20/20 ,  G16C20/50 ,  G16C20/70

摘要： 本申请实施例公开了一种预测分子标签的方法以及相关装置，至少涉及人工智能中的机器学习、主动学习等技术，可应用在药物分析等领域，能够实现对分子数据的属性预测，提升预测性能和效果。该方法包括：获取第一样本集，第一样本集包括至少一个未标注分子标签的第一样本；基于目标查询模型对每个第一样本的分子结构图进行处理，获取每个第一样本的预测分数；基于每个第一样本的预测分数从第一样本集中获取至少一个预测样本；将每个预测样本作为预设分类模型的输入，得到每个预测样本的分子标签。