在药物发现中，分子优化的核心目标是找到具有理想性质的有效分子结构。而强化学习／增强学习（Reinforcement learning, RL）是机器学习中的一个重要领域，也是分子优化中的一类重要方法，主要基于环境而进行相应的动作／策略，从而取得最大化的预期利益。谷歌公司著名的围棋AI AlphaGo就是基于增强学习技术。本文首先从整体上介绍了增强学习的方法，接着介绍几个分子优化中增强学习的几个经典论文，最后讨论了增强方法的弊端和未来可能的改进方式。

内容：

  • 增强学习

  • REINVENT

  • GCPN

  • MolDQN

  • RationaleRL

  • 讨论

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