RetroRLFF单步逆合成方法提出
热点事件持续更新
RetroRLFF单步逆合成方法提出
1 篇报道1 个报道来源9 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Zixun Lan等作者提出RetroRLFF单步逆合成方法，用前向反馈强化学习联合优化反应物生成与目标产物的前向一致性。 该方法在USPTO-50K数据集上以约5000万参数达到90.1% top-1往返准确率，作者称其超过最强基线R-SMILES 8.5个百分点，并在k=1/3/5/10各指标上优于全部14个基线。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
RetroRLFF：用前向反馈强化学习提升单步逆合成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIRetroRLFF：用前向反馈强化学习提升单步逆合成
RetroRLFF 用前向反馈强化学习优化逆合成反应物生成，在 USPTO-50K 上以约 5000 万参数达到 90.1% top-1 往返准确率，超过最强基线 R-SMILES 8.5 个百分点，且优于全部 14 个基线（k=1/3/5/10）。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。