【摘 要】
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深度神经网络在机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果,在改善相关问题处理结果的同时大幅提升了解决效率,是当下人工智能快速发展的基石。在化学中
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深度神经网络在机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果,在改善相关问题处理结果的同时大幅提升了解决效率,是当下人工智能快速发展的基石。在化学中引入神经网络的解决方案,能够有效的提升化学信息处理的智能化水平。国内外研究学者已经将神经网络应用在一些化学问题的处理中,如:化合物结构与性质的定量关系研究、有机反应产物预测、化合物属性预测等。本文着重介绍了现有深度神经网络模型的基本框架,概述相关研究的进展,并针对深度神经网络在化学中的应用进行展望。
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