神经网络的可预测性有机化合物
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<我们早已习惯了的事实神经网络的帮助几乎在所有领域我们的生活。 看来他们很快就会更受欢迎，因为新的方法，在他们的工作将允许预测的行为的物质的相互作用，使用最低限度的输入数据。
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<根据编辑委员会的杂志的物理：凝聚问题，神经网络，开发的一组科学家从俄罗斯、爱沙尼亚和英国，允许«；为预测的一个最不可预知的因素»—；生物浓度的物质。 它是极其重要的是评估有效性的任何生物的化合物从药毒害，并指示的程度积累的试验物质在生物体。 早些时候，它使用的实验室动物。 现在你可以申请一个更现代的办法。
<如何实现这一目标？ 有2种变体：在第一种情况下，神经网络需要产生所有可能的行为的分子及其相互作用与活生物体。 这种方法将是相当准确的，但非常昂贵，因为巨大的数据阵列。 在第二种情况下，神经网络必须经过培训的工作与分子的理论的液体。 在这种情况下，解释的结果将是快速(因为它是基于预先定义好的和相当简单的公式)，但是不准确的，因为我们想。
<专家组从塔尔图大学(爱沙尼亚)中，斯特拉斯克莱德大学(英国)和科尔研究所的科学和技术(俄罗斯)发展一种混合方法。 第一，计算依据是分子的理论，它已经适用了算法行为和互动的分子。 根据作者之一，研究生的科尔研究所的科学和技术的谢尔盖Sosin
<大段引用><"我们的方法，允许以简化的预测的环境负荷从一个特定的实质内容。 但最重要的是，我们已经开发了一个通用方法的说明分子传输的"图像"在精确的三维神经网络。 在未来，我们的发展将使我们能够预测性的各种外来分子和难的新的化合物，对其现有的方法搜索的关系«；结构性»不适用。"
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