MolPath
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Southwest Petroleum University,East China Normal University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 13 October 2024
- Auteurs
- Honghao Wang, Acong Zhang, Yuan Zhong, Junlei Tang, Kai Zhang, Ping Li
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology, Materials science
- Tâche
- Small molecule property prediction
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 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.
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 5
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Chain-aware graph neural networks for molecular property prediction
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
MolPath a été publié par Southwest Petroleum University,East China Normal University, dans le pays enregistré comme China, durant October 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, Materials science, et est enregistré comme exécutant la tâche de small molecule property prediction.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Réponses
MolPath — questions courantes
MolPath— qui l'a créé ?
Il a été publié par Southwest Petroleum University,East China Normal University, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
MolPath— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
MolPath— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, Materials science, et est enregistré comme gérant la tâche de small molecule property prediction. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
MolPath— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
MolPath— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
MolPath— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.