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药物发现与开发：基于AI的药物筛选_6.深度学习与神经网络在药物筛选中的应用.docx

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    6.深度学习与神经网络在药物筛选中的应用

    在药物发现与开发过程中，深度学习和神经网络技术已经展现出巨大的潜力。这些技术能够处理大量复杂的分子数据，通过模式识别和预测模型来加速药物筛选过程。本节将详细介绍深度学习和神经网络在药物筛选中的具体应用，包括数据预处理、模型构建、训练和评估等环节。

    6.1数据预处理

    数据预处理是深度学习和神经网络应用的基础步骤，确保输入数据的质量和格式对于模型的有效性和准确性至关重要。在药物筛选中，数据预处理通常包括以下几个方面：

    数据清洗：去除无关或错误的记录，填补缺失值。

    特征选择与提取：选择或生成对药物活性有影响的特征。

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