用于模板合成的模板相关网络
在Segler开创性的忠实地重新实现了扩展网络： “使用深层神经网络和符号AI计划化学合成” 。 本质上，NeuralSym是使用Highway-ELU块的前馈网络，以产品指纹（ECFP4）为输入，并输出logits数组，该数组为从训练数据集中提取的每个模板的一个值。 可以对这些logit进行softmax分类，以确定最有希望的React模板，该模板可以通过RDChiral传递，以生成该产品的预测前体。
要求和设置说明
RDKit，RDChiral和PyTorch是主
