分子特性予測

PhysNetは、分子のエネルギー、力、双極子モーメント、部分電荷を予測するニューラルネットワークのTensorFlow実装です。設定可能なトレーニングワークフローとサンプルデータセットを備えています。

分子特性予測 · 量子化学

TorchMD-Netは、TensorNetアーキテクチャ、自作分子データセット、学習済みチェックポイントの読み込み、分子動力学との連携を備えた、学習可能なニューラルネットワークポテンシャルをPyTorchモジュールとして実装します。

分子特性予測 · 計算化学

TorchANI は、ANI 系ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルの開発、学習、利用を目的とした PyTorch ライブラリです。記述子の計算と推論には、オプションの C++ および CUDA 拡張を利用できます。

分子特性予測 · 量子化学

SchNetPack は、原子系ニューラルネットワークの構築と学習に用いる Python ツールキットです。SchNet および PaiNN 表現、量子化学的な物性出力、分子動力学コンポーネントを備えています。

分子特性予測 · 量子化学

Chemprop は、分子特性予測のためのメッセージパッシングニューラルネットワークを学習・評価する PyTorch ベースのツールキットです。CLI ワークフロー、Python モジュール、タスク別ノートブックを備えています。

分子特性予測