RDKit | 基于神经网络的溶解度预测和回归分析

人工智能是一个主题，尝试使用神经网络作为模型建立化合物物理性质的预测模型。机器学习库是由Google开发和使用的TensorFlow。Keras是一个使TensorFlow的神经网络功能更易于使用的软件包。

<数据集文件见：https://download.csdn.net/download/u012325865/10670205>

神经网络

神经元

        神经元是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入，那么就有4个权值，权重可以在训练时调整。

 

连接

       将一个神经元连接到另一层或同一层的另一个神经元。连接伴随着与之相关联的权值。训练的目标是更新此权值以减少损失（即错误）。

偏置（偏移）

       它是神经元的额外输入，它始终为1，并具有自己的连接权重。这确保即使所有的输入都为空（全部为0），神经元也会激活。

 

激活功能（传递函数）

        激活函数用于将非线性引入神经网络。它会将值缩小到较小的范围内。Sigmoid激活函数的压缩范围为0到1之间。在深度学习中有许多激活函数可用，ReLU，SeLU和TanH均优于Sigmoid激活函数。小亮这里还想多说几句：关于激活函数为什么要引入激活函数呢？其实，上面