# isayev/ReLeaSE

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isayev/ReLeaSE, dépôt open source à 374 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. Deep Reinforcement Learning for de-novo Drug Design

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [isayev](https://repo.masters-masters.com/owners/isayev) |
| Étoiles | 374 |
| Forks | 135 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | MIT |
| Création | 2018 |
| Sujets | deeplearning, reinforcement-learning, cheminformatics, molecular-modeling, drug-discovery, qsar |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [isayev/ReLeaSE](https://github.com/isayev/ReLeaSE) |

## Fiche du dépôt

Deep Reinforcement Learning for de-novo Drug Design

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## Autres dépôts de isayev

- [isayev/ASE\_ANI · ★ 231 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/isayev/ASE_ANI)
- [isayev/ANI1\_dataset · ★ 106 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/isayev/ANI1_dataset)

## D’autres dépôts Jupyter Notebook

- [PacktPublishing/Mastering-Transformers · ★ 374 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/PacktPublishing/Mastering-Transformers)
- [marinavillaschi/ML-AndrewNg · ★ 374 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/marinavillaschi/ML-AndrewNg)
- [WangHelin1997/CapSpeech · ★ 374 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/WangHelin1997/CapSpeech)
- [pwharrison/modern-nlp-in-python · ★ 374 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/pwharrison/modern-nlp-in-python)
- [cycleuser/Duke-STA-663-CN · ★ 374 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/cycleuser/Duke-STA-663-CN)
- [PyTorchKR/tutorials-kr · ★ 374 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/PyTorchKR/tutorials-kr)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.