MolPath
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Southwest Petroleum University,East China Normal University
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Academia
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 13 October 2024
- Συγγραφείς
- Honghao Wang, Acong Zhang, Yuan Zhong, Junlei Tang, Kai Zhang, Ping Li
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Biology, Materials science
- Εργασία
- Small molecule property prediction
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
ESOL: 1,128 × 0.8 = 902 FreeSolv: 642 × 0.8 = 514 Lipo: 4,200 × 0.8 = 3,360 BBBP: 2,039 × 0.8 = 1,631 Tox21: 7,831 × 0.8 = 6,265 SIDER: 1,427 × 0.8 = 1,142 ClinTox: 1,478 × 0.8 = 1,182 BACE: 1,513 × 0.8 = 1,210 The model is trained on classification for each dataset separately with Tox21 being the largest training dataset.
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
- Παραπομπές
- 5
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Chain-aware graph neural networks for molecular property prediction
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Υπόβαθρο
MolPath δημοσιεύθηκε από Southwest Petroleum University,East China Normal University, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια October 2024. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, Materials science, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του small molecule property prediction.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Απαντήσεις
MolPath — κοινές ερωτήσεις
MolPath— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Southwest Petroleum University,East China Normal University, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia.
MolPath— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε October 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
MolPath— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, Materials science, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του small molecule property prediction. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
MolPath— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
MolPath— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
MolPath— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.