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ChemBERTa-zinc-base-v1

面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型

ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练,该模型能够进行分子结构预测,并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域,为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。

roberta_zinc_480m - 基于ZINC数据库的SMILES字符串生成分子嵌入的Roberta模型
GithubHuggingfaceRoberta Zinc 480mSMILES字符串ZINC数据库化学分子嵌入生成开源项目模型
Roberta风格的语言模型,使用480m个SMILES字符串进行训练,拥有102m参数。经过150000次迭代,该模型专用于生成分子嵌入,适合应用在化学分析和药物研发中。
polyBERT - 面向聚合物结构分析的智能化学语言模型
GithubHuggingfacePSMILESpolyBERT化学语言模型句向量开源项目模型聚合物信息学
polyBERT是一个专门用于聚合物结构分析的化学语言模型,通过将PSMILES字符串转换为600维指纹向量来表示聚合物化学结构。模型集成了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,采用mean pooling方法处理词嵌入,能够高效完成聚合物结构的自动化分析。
ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准
ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目
ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务,从分子结构预测到反应产率预测,并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考,其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收,彰显学术影响力。
MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测
GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型
MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型,通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码,在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测,适用于200原子以下的小分子研究。
multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型
GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型
Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型,应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础,并通过增强数据集进行训练。2023年发布,该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。
PharmBERT-uncased - 药品标签处理的BERT模型
BERT模型GithubHuggingfacePharmBERT开源项目模型药品标签预训练领域专用模型
PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型,通过领域相关的预训练和微调技术,提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用,PharmBERT 可以有效解析药品文档,提升研发效率。有关更多信息和技术细节,请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
matscibert - 材料科学领域的专用文本挖掘与信息提取语言模型
GithubHuggingfaceMatSciBERT信息抽取开源项目文本挖掘材料科学模型预训练模型
MatSciBERT是应用于材料科学领域的预训练语言模型,旨在提高文本挖掘与信息提取的效果。该模型基于BERT技术,在合金、玻璃、金属玻璃等类型的材料科学文献上训练,资料来源于ScienceDirect。研究人员可以从GitHub获取相关代码,用以在科研过程中实现更精确的信息抽取和深入分析。
prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
DECIMER-Image_Transformer - 化学结构图像识别的深度学习新方法
DECIMERGithubSMILESTransformer化学图像识别开源项目深度学习
DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型,开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程,采用TPU加速训练,提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向,推动了化学信息学领域的发展。
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