NetSurfP-2.0
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- Denmark, Argentina, Malaysia
- Veröffentlicht
- 10 September 2018
- Autoren
- Michael Schantz Klausen, Martin Closter Jespersen, Henrik Nielsen, Kamilla Kjærgaard Jensen, Vanessa Isabell Jurtz, Casper Kaae Sønderby, Morten Otto Alexander Sommer, Ole Winther, Morten Nielsen, Bent Petersen, View ORCID ProfilePaolo Marcatili
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein folding prediction, Protein property prediction
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
"A structural dataset consisting of 12,185 crystal structures was obtained from the Protein Data Bank (PDB) (23), culled and selected by the PISCES server (24) with 25% sequence similarity clustering threshold and a resolution of 2.5 Å or better. To avoid overfitting, any sequence that had more than 25% identity to any sequences in the test datasets (see “Evaluation” section for details) was removed, as well as peptide chains with less than 20 residues, leaving 10,837 sequences. Finally, we rand…
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Hosted access (no API)
- Training-Code
- Unreleased
NetSurfP-2.0 is available both as a web-server, and as an independent software (http://www.cbs.dtu.dk/services/NetSurfP-2.0/). The web-server version accepts up to 4,000 sequences or 4,000,000 residues per job.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
"We assessed the accuracy of NetSurfP-2.0 on several independent test datasets and found it to consistently produce state-of-the-art predictions for each of its output features."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- NetSurfP-2.0: improved prediction of protein structural features by integrated deep learning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
NetSurfP-2.0 wurde veröffentlicht von Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University, im Land aufgezeichnet als Denmark, während September 2018. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein folding prediction, Protein property prediction.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
NetSurfP-2.0 — Häufige Fragen
NetSurfP-2.0— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NetSurfP-2.0— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein folding prediction, Protein property prediction. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
NetSurfP-2.0— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
NetSurfP-2.0— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
NetSurfP-2.0— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
NetSurfP-2.0— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University, basiert auf Denmark, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia,Academia.
Die andere Richtung
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