一种基于变分自编码器的分子生成与优化

摘要

本发明提出了一种基于变分自编码器的分子生成与优化，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、将分子分解为子结构；步骤2、在变分自编码器和门控神经网络基础上构建生成模型，并通过该生成模型将子结构转变为分子子结构树，通过逐步添加子结构的方式生成化合物分子；步骤3、利用优化模型对化合物分子的隐向量进行优化，最终形成优化后的化合物分子，借此，本发明将分子转变为分子子结构树，在解码器过程中提出一种自回归模型，该模型通过逐步添加子结构的方式生成化合物分子，模型较好地学习到了分子子结构之间的连接关系，规避了节点添加过程中的化合价检测，解决了现有技术中的问题。