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Deep Reinforcement Learning: A Survey
Deep Reinforcement Learning: A Survey
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Deep Reinforcement Learning: A Survey

Wang, Xu ; Wang, Sen ; Liang, Xingxing ; Zhao, Dawei ; Huang, Jincai ; Xu, Xin ; Dai, Bin ; Miao, Qiguang

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2024-04, Vol.35 (4), p.5064-5078

United States: IEEE

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2
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data
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Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data

Mahmud, Mufti ; Kaiser, Mohammed Shamim ; Hussain, Amir ; Vassanelli, Stefano

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-06, Vol.29 (6), p.2063-2079

United States: IEEE

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3
TorchANI: A Free and Open Source PyTorch-Based Deep Learning Implementation of the ANI Neural Network Potentials
TorchANI: A Free and Open Source PyTorch-Based Deep Learning Implementation of the ANI Neural Network Potentials
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TorchANI: A Free and Open Source PyTorch-Based Deep Learning Implementation of the ANI Neural Network Potentials

Gao, Xiang ; Ramezanghorbani, Farhad ; Isayev, Olexandr ; Smith, Justin S ; Roitberg, Adrian E

Journal of chemical information and modeling, 2020-07, Vol.60 (7), p.3408-3415 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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4
Unified Deep Learning Model for Multitask Reaction Predictions with Explanation
Unified Deep Learning Model for Multitask Reaction Predictions with Explanation
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Unified Deep Learning Model for Multitask Reaction Predictions with Explanation

Lu, Jieyu ; Zhang, Yingkai

Journal of chemical information and modeling, 2022-03, Vol.62 (6), p.1376-1387 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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5
Exposing the Limitations of Molecular Machine Learning with Activity Cliffs
Exposing the Limitations of Molecular Machine Learning with Activity Cliffs
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Exposing the Limitations of Molecular Machine Learning with Activity Cliffs

van Tilborg, Derek ; Alenicheva, Alisa ; Grisoni, Francesca

Journal of chemical information and modeling, 2022-12, Vol.62 (23), p.5938-5951 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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6
Improved Protein–Ligand Binding Affinity Prediction with Structure-Based Deep Fusion Inference
Improved Protein–Ligand Binding Affinity Prediction with Structure-Based Deep Fusion Inference
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Improved Protein–Ligand Binding Affinity Prediction with Structure-Based Deep Fusion Inference

Jones, Derek ; Kim, Hyojin ; Zhang, Xiaohua ; Zemla, Adam ; Stevenson, Garrett ; Bennett, W. F. Drew ; Kirshner, Daniel ; Wong, Sergio E ; Lightstone, Felice C ; Allen, Jonathan E

Journal of chemical information and modeling, 2021-04, Vol.61 (4), p.1583-1592 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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7
Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles
Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles
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Global canopy height regression and uncertainty estimation from GEDI LIDAR waveforms with deep ensembles

Lang, Nico ; Kalischek, Nikolai ; Armston, John ; Schindler, Konrad ; Dubayah, Ralph ; Wegner, Jan Dirk

Remote sensing of environment, 2022-01, Vol.268, p.112760, Article 112760 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Inc

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8
Deep Multimodal Representation Learning: A Survey
Deep Multimodal Representation Learning: A Survey
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Deep Multimodal Representation Learning: A Survey

Guo, Wenzhong ; Wang, Jianwen ; Wang, Shiping

IEEE access, 2019, Vol.7, p.63373-63394 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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9
DeepPocket: Ligand Binding Site Detection and Segmentation using 3D Convolutional Neural Networks
DeepPocket: Ligand Binding Site Detection and Segmentation using 3D Convolutional Neural Networks
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DeepPocket: Ligand Binding Site Detection and Segmentation using 3D Convolutional Neural Networks

Aggarwal, Rishal ; Gupta, Akash ; Chelur, Vineeth ; Jawahar, C. V. ; Priyakumar, U. Deva

Journal of chemical information and modeling, 2022-11, Vol.62 (21), p.5069-5079 [Periódico revisado por pares]

Washington: American Chemical Society

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10
Improving Molecular Contrastive Learning via Faulty Negative Mitigation and Decomposed Fragment Contrast
Improving Molecular Contrastive Learning via Faulty Negative Mitigation and Decomposed Fragment Contrast
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Improving Molecular Contrastive Learning via Faulty Negative Mitigation and Decomposed Fragment Contrast

Wang, Yuyang ; Magar, Rishikesh ; Liang, Chen ; Barati Farimani, Amir

Journal of chemical information and modeling, 2022-06, Vol.62 (11), p.2713-2725 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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