Оптимизация архитектуры полносвязной нейронной сети для задачи оценивания липофильности органических соединений

Abstract

В современной химии одним из ключевых параметров, определяющих свойства органических соединений, является липофильность. Традиционные методы оценивания сталкиваются с ограничениями, такими как высокие временные и ресурсные затраты. Таким образом, решением становится использование методов машинного обучения, способных предсказывать липофильность. Целью работы является оптимизация архитектуры нейронной сети, предназначенной для оценивания липофильности органических соединений