MDP

MDP (Data Processing üçün modul Toolbar) daha mürəkkəb data emal proqram yaratmaq üçün boru kəməri analogiya görə birləşdirilə bilər geniş istifadə data emal alqoritmlər bir kitabxanadır.
Istifadəçi baxımdan, MDP data emal ardıcıllığı (axınları) və daha mürəkkəb feed irəli şəbəkə memarlıq daxil birləşdirilə bilər kontur (qovşaqlarının) emal nəzarət və unsupervised təlim alqoritmləri və digər məlumatların toplanması ibarətdir. Input data bir sıra nəzərə alaraq, MDP ardıcıl təlim və ya şəbəkə bütün qovşaqlarının icra qayğısına qalır. Bu istifadəçi bir təbii şəkildə sadə data emal bir sıra addımlar kimi kompleks alqoritmlər müəyyən etməyə imkan verir.
mövcud alqoritmlərin bazası durmadan artır və daxildir, adı, lakin ən ümumi, Principal Komponent təhlili (TƏS və NIPALS), bir neçə müstəqil Komponent təhlili alqoritmlər (CuBICA, FastICA, TDSEP, JADE və XSFA) Slow Feature təhlili, Gauss edir sınıflandırıcıları, məhdud Boltzmann Maşın və Yerli Xətti Embedding.
Xüsusi qayğı sürət və yaddaş baxımından hesablamalarında səmərəli etmək üçün qəbul edilmişdir. Yaddaş tələblərinə azaltmaq üçün, məlumatların öyrənmə istifadə qrupları yerinə yetirmək üçün, və qovşaqlarının daxili parametrləri çox böyük data istifadə edir mümkün edir vahid dəqiq olmaq müəyyən etmək mümkündür. Bundan başqa, "paralel" subpackage əsas qovşaqlarının və axınların paralel həyata keçirilməsini təklif edir.
Geliştirici baxımdan, MDP yeni nəzarət və nəzarətsiz təlim alqoritmləri həyata keçirilməsi asan və sadə edir ki, bir çərçivə var. Əsas sinif "Node" öyrənmə və icra mərhələləri həyata keçirilməsi üzərində pulsuz geliştirici tərk ədədi növü və dimensionality yoxlanılması kimi yorucu vəzifələri qayğı. Çünki ümumi interfeys, node sonra avtomatik olaraq kitabxana qalan ilə inteqrasiya və digər qovşaqlarının ilə birlikdə şəbəkə istifadə edilə bilər. A node çox təlim mərhələləri və mərhələləri hətta hələ təyin bir sayı ola bilər. Bu yaxınlaşma meyar razı qədər təlim mərhələsi üzərində təkrarlamaq lazımdır faktiki məşq ilə davam əvvəl bütün giriş bəzi statistika toplamaq lazımdır alqoritmlər və digər həyata keçirilməsi üçün imkan verir. chunks Iterators ilə yaradılan əgər input data chunks istifadə edərək hər mərhələsində məşq etmək imkanı saxlanılır. Bundan başqa, qəza bərpa isteğe mövcuddur: təqdirdə, axını mövcud vəziyyəti daha sonra yoxlama üçün saxlanılır.
MDP nevrologiyada nəzəri tədqiqat kontekstində yazılmışdır, lakin bu trainable data emal alqoritmlər istifadə hər hansı bir kontekstində faydalı ola üçün nəzərdə tutulmuşdur. Həyata qovşaqlarının reusability ilə birlikdə istifadəçi tərəfində Onun sadəlik də cari təhsil vasitədir etmək

Bu azad Yeni nədir.

• Python 3 dəstək.
• Yeni uzantıları: caching və gradient
.
• təkmilləşdirilmiş və genişləndirilmiş tutorial.
• Bəzi irəliləyişlər və bugfixes.
• Bu azad bir BSD lisenziya altında var.

nədir Versiya 2.5 Yeni

• 2009-06-30: ədədi backend Added online aşkar , paralel python dəstək, symeig backend və vahid test çıxış ədədi backend. Ayıklama kömək etməlidir.
• 2009-06-12:. Cutoff və histogram qovşaqlarının Integration
• 2009-06-12:. Paralel axını (istisna user) Sabit bug
• 2009-06-09: output_dim bir float edir LLENode Sabit bug. Konrad Hinsen sayəsində.
• 2009-06-05:. Çox schedulers üçün paralel axını Sabit bugs
• 2009-06-05:. Alberto Escalante üçün qat tərs bir səhv Sabit sayəsində
• 2009-04-29:. Bir LinearRegressionNode Added
• 2009-03-31: PCANode covariance matrix == True SVD iff mənfi eigenvalues ​​zaman artıq şikayət və ya == True azaltmaq deyil. Output_dim istədiyiniz ixtilaf var müəyyən edilmişdir varsa, mənfi eigenvalues ​​nəzərə alınmır. SFANode üçün səhv mesaj mənfi Aygen halda Təkmilləşdirilmiş, indi bir PCANode (svd = True) və ya PCANode (= true azaltmaq) ilə node başına gəlir.
• 2009-03-26: köç köhnə mövzu paketi yeni Threading biri. Əlavə bayraq prosesi Scheduler caching aradan. Xüsusi schedulers üçün qırılma dəyişikliklər (paralel axını təlim və ya icra təsirlənmir) var.
• 2009-03-25:. Əlavə SVN versiya izleme dəstək
• 2009-03-25: Scheduler üçün copy_callable bayrağı qaldırıldı, bu artıq tamamilə TaskCallable forking ilə əvəz olunur. Bu rahat ParallelFlow interfeysi üçün heç bir təsiri var, lakin xüsusi schedulers broken almaq.
• 2009-03-22:. ProcessScheduler tətbiq caching
• 2009-02-22:. İndi tamamilə in-yer yaddaş saxlamaq üçün işlər make_parallel
• 2009-02-12:. FlowNode əlavə konteyner üsulları
• 2009-03-03:. Testlər Added CrossCovarianceMatrix
• 2009-02-03:. Added IdentityNode
• 2009-01-30:. Birbaşa axını HTML təmsil keçirmək üçün Hinet bir köməkçi funksiyası əlavə edilib
• 2009-01-22:. Layer output_dim imkan verir tənbəlcəsinə müəyyən etmək üçün
• 2008-12-23:. Nipals node total_variance Əlavə
• 2008-12-23:. PCANode məşq sonrası həmişə müəyyən explained_variance və total_variance
• 2008-12-12: Modified symrand həqiqətən simmetrik matrisleri (və yalnız müsbət müəyyən) qayıtmaq üçün. Adaptasiya GaussianClassifierNode bunun hesabını. Uyğunlaşdırma symrand də kompleks hermitian matrisleri qayıtmaq üçün.
• 2008-12-11: PCANode Sabit bir problem (output_dim ümumi ixtilaf input_dim müəyyən edilib naməlum kimi qəbul edilmişdir). ParallelPCANode Sabit var_part parametri.
• 2008-12-11:. (Absoute ixtilaf variance nisbətən görə filter) PCANode əlavə var_part xüsusiyyət
• 2008-12-04: tutorial Amax zəng ox ARG itkin Sabit. Samuel John üçün təşəkkür edirik!
• 2008-12-04: ParallelFlow user boş data iterator Sabit. Həmçinin normal hərəkəti (iterator boş əgər bir istisna qaldırmaq) boş iterator çek əlavə edib.
• 2008-11-19: Modified TƏS və SFA qovşaqlarının Cov matrisleri ilə negaive Aygen kontrol
• 2008-11-19: scipy inteqrasiya symeig, MDP orada indi istifadə edə bilərsiniz
.
• 2008-11-18:. Added ParallelFDANode
• 2008-11-18:. ParallelFlow əlavə arqumentlər dəstək üçün callable qatar Yenilənib
• 2008-11-05: make paralel kodu Rewrite, indi Hinet strukturları dəstəkləyir
.
• 2008-11-03: Hinet HTML repesentation yaradan yeniden. Təəssüf ki, bu da ictimai interface pozur, lakin dəyişikliklər olduqca sadədir.
• 2008-10-29: ProcessScheduler uzaq proseslərin gələn bağlamaq xəbərdarlıq
• 2008-10-27:. ParallelFlow və init metodu kwargs yadda Sabit problem
• 2008-10-24:. Hinet.FlowNode Sabit pretrained qovşaqlarının bug
• 2008-10-20: səh. (Paralel python kitabxana) yüklü paralel paketi Sabit tənqidi idxal bug

tələblər

• Python
• NumPy
• SciPy