摘要
本发明提供了一种基于注意力网络的化学反应待保护基团判别方法,解决现有识别待保护基团的方法准确性和效率上均存在不足的技术问题。本发明通过构建基于自注意力层、图注意力网络和多层感知机的深度学习模型,它能够自动提取并学习化学反应中待保护基团的复杂相互作用特征,提高对待保护基团的预判别准确性。
技术关键词
注意力
基团
判别方法
特征提取模块
多层感知机
重构模块
矩阵
网络
相互作用特征
可读存储介质
负反馈调节
样本
拓扑图
深度学习模型
邻居
标签
节点特征
计算机
芳香环
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网络模型构建方法
时序关联分析
多模态特征
注意力
数据
电力设备故障诊断方法
模糊推理
节点
电力系统
记忆单元
情绪识别方法
电信号
卷积神经网络模块
标签
电子设备
车辆故障检测方法
车辆传感器数据
驾驶习惯数据
多模态数据融合
卡尔曼滤波融合
能力评估模型
滑动窗口机制
能力评估方法
多模态
离线