[发明专利]用于处理图形数据的神经网络

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收表示输入图形的图形数据，所述输入图形包括通过边连接的多个顶点，其中所述图形数据表示分子，以及其中所述图形中的每个顶点是所述分子中的原子元素并且每条边是所述分子中的两个原子元素之间的键的类型；

从所述图形数据生成表示所述输入图形中的每个顶点的特性的顶点输入数据和表示所述输入图形中的顶点的配对的特性的配对输入数据；

使用训练的神经网络来生成所述输入图形的次序不变特征，其中所述训练的神经网络包括：

第一子网络，所述第一子网络被配置成从所述顶点输入数据和所述配对输入数据生成所述顶点输入数据的第一替选表示和所述配对输入数据的第一替选表示，其中所述第一训练的子网络被配置成针对所述输入图形中的顶点的每个配对：

对所述配对的所述配对输入数据应用第一配对函数以生成第一配对输出；

从所述配对中的顶点的所述顶点输入数据生成第二配对输出，其中生成所述第二配对输出包括：

将非交换函数应用于作为所述非交换函数的第一输入的、所述配对中的第一顶点的顶点输入数据和作为所述非交换函数的第二输入的、所述配对中的第二顶点的顶点输入数据以生成第一非交换输出，其中所述非交换函数的一个或多个参数已经在所述神经网络的所述训练期间被调整；

将所述非交换函数应用于作为所述非交换函数的第一输入的、所述第二顶点的顶点输入数据和作为所述非交换函数的第二输入的、所述第一顶点的顶点输入数据以生成第二非交换输出；以及

对所述第一非交换输出和所述第二非交换输出应用交换函数以生成所述第二配对输出；以及

从所述第一配对输出和所述第二配对输出生成所述配对的所述配对输入数据的所述第一替选表示；以及

组合层，所述组合层被配置成接收至少一个输入替选表示并且处理所述至少一个输入替选表示以生成所述次序不变特征，其中所述至少一个输入替选表示包括所述第一输入替选表示；以及通过一个或多个神经网络层处理所述次序不变特征以生成所述图形数据的分类，所述分类表示通过所述图形数据所表示的所述分子与特定靶分子结合的可能性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，每个顶点的特性包括下列中的至少一个或多个：通过所述顶点所表示的原子元素、通过所述顶点所表示的所述原子元素是氢键供体还是受体、所述原子元素的手性、所述原子元素的形式电荷、所述原子元素的杂化状态或者此原子元素为其一部分的环的大小的集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，顶点的每个配对的特性包括下列中的至少一个或多个：通过所述顶点所表示的所述原子元素之间的键的类型或者通过所述顶点所表示的所述原子元素之间的路径的长度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络还包括：

一个或多个其它子网络，所述一个或多个其它子网络共同地处理所述第一替选表示以生成所述配对输入数据的第二替选表示和所述顶点数据的第二替选表示并且将所述第二替选表示作为输入提供给所述组合层。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一子网络被配置成针对所述输入图形中的每个顶点：

对所述顶点的所述顶点输入数据应用第一顶点函数以生成第一顶点输出；

对包括所述顶点的每个配对的所述配对输入数据应用第二顶点函数以生成每个配对的相应输出；

将每个配对的相应输出与交换函数组合以生成第二顶点输出；以及

从所述第一顶点输出和所述第二顶点输出生成所述顶点输入数据的所述第一替选表示。