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  Self-referencing embedded strings (SELFIES): A 100% robust molecular string representation

Krenn, M., Häse, F., Nigam, A., Friederich, P., & Aspuru-Guzik, A. (2020). Self-referencing embedded strings (SELFIES): A 100% robust molecular string representation. Machine Learning: Science and Technology, 1:. doi:10.1088/2632-2153/aba947.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-83C1-8 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-9665-C
資料種別: 学術論文

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:
2020_Self-referencing.png (付録資料), 64KB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-9666-B
ファイル名:
2020_Self-referencing.png
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MIMEタイプ / チェックサム:
image/png / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
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CCライセンス:
-
:
Krenn_2020_Mach._Learn. _Sci._Technol._1_045024.pdf (全文テキスト(全般)), 2MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-9667-A
ファイル名:
Krenn_2020_Mach._Learn. _Sci._Technol._1_045024.pdf
説明:
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application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
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-
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-
CCライセンス:
-

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作成者

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 作成者:
Krenn, Mario1, 著者           
Häse, Florian , 著者
Nigam, AkshatKumar , 著者
Friederich, Pascal , 著者
Aspuru-Guzik, Alan , 著者
所属:
1External Organizations, ou_persistent22              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: The discovery of novel materials and functional molecules can help to solve some of society's most urgent challenges, ranging from efficient energy harvesting and storage to uncovering novel pharmaceutical drug candidates. Traditionally matter engineering–generally denoted as inverse design–was based massively on human intuition and high-throughput virtual screening. The last few years have seen the emergence of significant interest in computer-inspired designs based on evolutionary or deep learning methods. The major challenge here is that the standard strings molecular representation SMILES shows substantial weaknesses in that task because large fractions of strings do not correspond to valid molecules. Here, we solve this problem at a fundamental level and introduce SELFIES (SELF-referencIng Embedded Strings), a string-based representation of molecules which is 100% robust. Every SELFIES string corresponds to a valid molecule, and SELFIES can represent every molecule. SELFIES can be directly applied in arbitrary machine learning models without the adaptation of the models; each of the generated molecule candidates is valid. In our experiments, the model's internal memory stores two orders of magnitude more diverse molecules than a similar test with SMILES. Furthermore, as all molecules are valid, it allows for explanation and interpretation of the internal working of the generative models.

資料詳細

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言語:
 日付: 2020-10-28
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1088/2632-2153/aba947
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: Machine Learning: Science and Technology
  省略形 : Mach. Learn.: Sci. Technol.
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Bristol, UK : IOP Publishing
ページ: 045024 巻号: 1 通巻号: 045024 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 2632-2153
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2632-2153