HiCEGNN
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- University of Missouri
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 22 March 2025
- Autori
- Yanli Wang, Jianlin Cheng
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- 3D chromosome structures reconstruction
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Open source
The source code of HiCEGNN is available at the GitHub repository: https://github.com/BioinfoMachineLearning/ HiCEGNN and at FigShare: https://doi.org/10.6084/m9. figshare.27119772. The LINE package used by HiCEGNN is available at https://github.com/tangjianpku/LINE. MIT license
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Reconstructing 3D chromosome structures from single-cell Hi-C data with SO(3)-equivariant graph neural networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
HiCEGNN è stato pubblicato da University of Missouri, nel paese registrato come United States of America, durante March 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di 3D chromosome structures reconstruction.
I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.
Risposte
HiCEGNN — domande comuni
HiCEGNN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Missouri, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
HiCEGNN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2025.
HiCEGNN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di 3D chromosome structures reconstruction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
HiCEGNN— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
HiCEGNN— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.
HiCEGNN— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
HiCEGNN— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.