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rxnmapper

利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具

rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具,利用机器学习技术,通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习,提取有机化学语法,实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口,支持批处理和错误处理,可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法,有助于推进有机化学研究。

En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构
E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计
En-transformer是一个创新的开源项目,结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入,处理稀疏邻居,传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计,并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法,适合研究人员和开发者探索。
amrlib - 将AMR解析、生成和可视化简化的Python库
AMRGithubPython库图解析开源项目自然语言处理语句生成
amrlib是一个简化抽象语义表示(AMR)处理的Python库。它提供句子到图解析、图到句子生成和AMR图形可视化功能。该库集成了高性能神经网络模型,支持SpaCy扩展,并包含评估指标API。amrlib还配备GUI界面,便于AMR转换和查看。作为处理AMR任务的工具,它适合自然语言处理领域的研究和开发。该库的解析模型在LDC2020T02数据集上达到了83.7的SMATCH分数,生成模型实现了54的BLEU分数,突显了其出色的性能优势。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API,支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark,SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API,能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET,适用于各种数据库和云数据存储,助力构建智能系统。
papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用
Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计
此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标,以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用,并提供最新的学术和应用进展,持续更新。
FLAML - 高效的Python库,用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库,旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能,它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优,能处理大规模搜索空间和复杂约束,广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本,并提供详细文档和多种扩展选项,满足用户的不同需求。
wizmap - 交互式大规模机器学习嵌入可视化工具
GithubWizMap交互式探索多分辨率大规模数据嵌入可视化开源项目
WizMap是一款用于探索大规模机器学习嵌入的交互式可视化工具。它采用多分辨率嵌入摘要方法和地图式交互设计,便于导航和理解复杂嵌入空间。支持百万级嵌入点可视化,具备快速搜索和多模态数据处理能力。WizMap还提供嵌入演化动画展示,兼容多种计算笔记本,并支持URL共享功能。这一工具为研究人员和开发者提供了分析嵌入的有效方案。
DRLX - 强化学习框架优化扩散模型
DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
esm1b_t33_650M_UR50S - 以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性
ESM-1bGithubHuggingface功能预测开源项目无监督学习模型结构预测蛋白质序列
ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型,通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练,具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良,可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越,但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。
auto-maple - 精确和智能的Python机器人,用于自动化MapleStory游戏操作
Auto MapleGithubMapleStoryOpenCVTensorFlow开源项目游戏机器人
Auto Maple是一款智能Python机器人,使用模拟按键、TensorFlow机器学习、OpenCV模板匹配及其他计算机视觉技术自动执行MapleStory游戏操作。它支持命令书机制和例程文件编译,精准跟踪玩家位置并优化游戏路径,还能自动解决游戏中的谜题。详细的设置和安装指南可帮助用户轻松部署提升游戏体验。
Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型
GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质
Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。
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