scFormer
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- University of Toronto,Vector Institute,University Health Network,Microsoft Research
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Industry
- País
- Canada, United States of America
- Publicado
- 22 November 2022
- Autores
- Haotian Cui, Chloe Wang, Hassaan Maan, Nan Duan, Bo Wang
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Representation learning
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 30
Each cell has M genes, not specified precisely but set to 1200 for UMAP plots. Total cells: 3005+7982+17001=27988 Estimated training tokens: 27988*1200=33585600
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Speculative
- Citas
- 10
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- scFormer: A Universal Representation Learning Approach for Single-Cell Data Using Transformers
- Última actualización
- 1 December 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
scFormer fue publicado por University of Toronto,Vector Institute,University Health Network,Microsoft Research, en el país registrado como Canada, durante November 2022. Sale de una organización categorizada como academia,Academia,Industry.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de representation learning.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
scFormer — preguntas comunes
scFormer— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
scFormer— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Toronto,Vector Institute,University Health Network,Microsoft Research, basado en Canada, una organización categorizada como academia,Academia,Industry.
scFormer— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2022. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
scFormer— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de representation learning. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
scFormer— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
scFormer— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.