Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- West Virginia University,University of New Mexico
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 11 October 2024
- Autoři
- Ádám M. Halász, Srinjoy Das, Stephen L. Mathias, Jeremy S. Edwards
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein-ligand binding affinity prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 1,682,725 tokens
Number of data points ≈ 50,000 unique kinase-ligand affinity pairs Details: - Original data: 80,878 kinase-ligand affinity values - Preprocessed to: 455 kinases × 5,275 ligands matrix with " one in ~180 entries being non-zero." Prediction targets are non zero entries plus sampled negative entries (unclear how many, estimating around 3-5 times the positive) Positive: 455*5275*(1/180)=13334 - Final training data: ~50,000 entries
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- DEEP LEARNING ENABLED DISCOVERY OF KINASE DRUG TARGETS IN PHAROS
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos byl zveřejněn West Virginia University,University of New Mexico, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein-ligand binding affinity prediction.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 1,682,725 tokeny textu
Odpovědi
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos — běžné otázky
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein-ligand binding affinity prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností West Virginia University,University of New Mexico, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.