MolPath
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
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
- Southwest Petroleum University,East China Normal University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 13 October 2024
- Autori
- Honghao Wang, Acong Zhang, Yuan Zhong, Junlei Tang, Kai Zhang, Ping Li
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology, Materials science
- Compito
- Small molecule property prediction
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
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.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 5
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Chain-aware graph neural networks for molecular property prediction
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
MolPath è stato pubblicato da Southwest Petroleum University,East China Normal University, nel paese registrato come China, durante October 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, Materials science, ed è registrato come eseguire il compito di small molecule property prediction.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
MolPath — domande comuni
MolPath— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Southwest Petroleum University,East China Normal University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
MolPath— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
MolPath— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, Materials science, e viene registrato come gestire il compito di small molecule property prediction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
MolPath— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
MolPath— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
MolPath— 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.