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用于主动学习的候选列表选择模型

摘要

提供了用于基于机器学习(ML)技术生成选择模型的方法和设备,该选择模型用于选择需要特定属性相关验证的化合物候选列表。用于生成选择模型的迭代过程或反馈循环可以包括:接收从属性模型输出的预测结果列表,用于预测多个化合物是否与特定属性相关联和属性模型分数;基于属性模型分数和/或预测结果列表再训练选择模型;使用再训练的选择模型从与预测结果列表相关联的多个化合物中选择化合物候选列表;发送所选的化合物候选列表以进行特定属性相关验证,其中使用另一种ML技术来基于验证更新属性模型;重复选择模型的接收和再训练,直到确定选择模型已经被有效训练。

著录项

  • 公开/公告号CN112136179A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 伯耐沃伦人工智能科技有限公司;

    申请/专利号CN201980033302.X

  • 发明设计人 D.普拉姆利;M.H.S.塞格勒;

    申请日2019-03-29

  • 分类号G16C20/30(20060101);G16C20/70(20060101);

  • 代理机构11105 北京市柳沈律师事务所;

  • 代理人张贵东

  • 地址 英国伦敦

  • 入库时间 2023-06-19 09:18:22

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