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申请/专利权人：三星显示有限公司

摘要：本发明涉及一种用于预测分子的物理性质和或化学性质的值的计算机实现的方法，所述方法使用分子的分子结构作为输入，分子的分子结构为原子‑键‑图，该原子‑键‑图至少包括分子结构的原子和分子结构的键作为节点，并且提供物理性质和或化学性质的预测值作为输出。

主权项：1.一种用于预测分子的物理性质和或化学性质的值的计算机实现的方法，所述方法使用所述分子的分子结构作为输入，所述分子的所述分子结构为原子-键-图，所述原子-键-图至少包括所述分子结构的原子和所述分子结构的键作为节点，所述方法提供所述物理性质和或所述化学性质的预测值作为输出，所述方法包括以下步骤：a针对所述原子-键-图的所有nnodes节点中的每个节点提取维度dfeatures的特征向量，所述特征向量包括节点类型，所述节点类型是原子、键和全局中的一者，并且所述特征向量包括在所述节点类型是原子或键的情况下关于所述节点的进一步数据；b产生由所提取的nnodes特征向量构成的维度nnodes×dfeatures的特征矩阵；c基于和或包括所述分子结构的原子和键之间的距离，计算维度nnodes×nnodes的平方距离矩阵D；d将包括变换器的经训练的神经网络应用于所述特征矩阵，以生成所述分子的所述物理性质和或所述化学性质的预测值，所述变换器使用所述平方距离矩阵D进行自注意力衰减，其中，所述神经网络包括：经训练的输入编码器，被构造为从维度nnodes×dfeatures的所述特征矩阵产生维度nnodes×dmodel的输入矩阵，其中，dmodel是变换器模型的所述维度；具有nlayers1个变换器-编码器层的经训练的变换器-编码器堆叠体，作为所述变换器，使用所述平方距离矩阵D进行自注意力衰减，其中，所述经训练的变换器-编码器堆叠体被构造为使用所述输入编码器的所述输入矩阵作为输入来产生维度nnodes×dmodel的矩阵作为输出，经训练的投影层，包括自注意力层，所述自注意力层被构造为使用由所述经训练的变换器-编码器堆叠体产生的所述矩阵作为输入来产生维度dmodel的向量作为输出；经训练的多层感知器，被构造为从所述经训练的投影层的输出向量产生所述物理性质和或所述化学性质的所述预测值。

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百度查询： 三星显示有限公司 用于预测和优化分子的性质的方法