一种基于量子Transformer模型的分子生成方法

本发明涉及分子生成，具体涉及一种基于量子Transformer模型的分子生成方法，将分子结构对应的SMILES序列结构转换为向量编码；将向量编码输入量子Transformer模型的量子自注意力机制模块，获得各分子结构的重要结构特征信息；将重要结构特征信息输入量子Transformer模型的量子前馈神经网络模块，获得各分子结构的重要结构特征信息对应的变分矢量的测量结果；基于测量结果，生成对应的完整分子结构表示；本发明提供的技术方案能够克服现有技术所存在的处理高度抽象的线性SMILES序列时具有表达能力不足的局限性，无法满足捕捉中长程SMILES序列结构依赖关系的需求，以及消耗大量计算资源的缺陷。