Development of NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules: Neco.
Yoshimi Isu, Umpei Nagashima, Haruo Hosoya, Tomoo AOYAMA · Journal of Chemical Software · 1994
構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータをC言語を用いて開発した。本シミュレータでは、中間層の層数、中間層のユニット数を自由に設定できるようにした。また、学習方法を通常のバックプロパゲーション法と青山らが提唱した再構築学習法の2通りを選択できるようにした。また、本シミュレータの応用例として、ここでは、ノルボルナン誘導体の13C-NMRケミカルシフトとその立体配置の関係を学習し、未知誘導体の立体配置を予測することを行なった。この結果、実験と非常に良い結果を示した。また、再構築学習法により、ノルボルナンの立体配置の決定には7つの炭素のうちの2つの炭素のケミカルシフト値が大きく関わっていることが判った。このことはパラメータスキャン法を用いて確かめられた。