CN118969065B 一种药物-蛋白质结合亲和力预测方法 （重庆邮电大学）_第1页
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文档简介

通过注意力权重记忆机制利用历史注意力权重2特征提取模块包括：SMILES特征提取模块、分子图结构特征提取模块以分子图结构特征提取模块对药物的分子图结构进行处忆模块的动态注意力模块包括记忆矩阵，所述记忆矩阵包含多个历史时间步的注意力权阵Mt计算时间步t最终的注意力权重αt,final，根据注意力权重αt,final调整初始综合特征表34性。现有的药物蛋白质结合亲和力预测方法主要包括基于机器学习和基于深度学习的方5[0019]计算时间步t最终的注意力权重包括：计算记忆矩阵Mt中历史时间步的注意力权6[0037]步骤4：将1D一CNN的输出输入到LSTM中，以捕捉序列中的长期依赖关系，得到7sER表示SMILES字符串特征，FroreinERd*表示蛋白质8a为偏置项。[0066]使用Softmax函数将当前时间步t的注意力得分转换为当前时间步t的注意力权[0069]步骤2：根据在当前时间步t的注意力权重αt更新上一个时间步t-1的记忆矩阵[0077]根据当前的注意力权重和记忆矩阵中的历史信息，动态调整每个特征向量的表9

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