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视频简介： 新药发现领域中的许多基础任务与图表示学习算法和图神经网络的研究密切相关。首先介绍新药发现领域的分子图生成任务，提出了首个基于自回归流的生成模型GraphAF，该模型在多个分子图生成任务上取得了最好的效果。然后，为分子合成路线设计任务提出了一个不依赖任何化学领域知识的模型G2Gs，它的性能与基于模版的方法相近，但是它不像那些模版方法那样依赖于领域知识，该模型具有较强的可解释性和可扩展性。
来源：CCF DL-张铭
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