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Neural Network Feature (Wish) List

Aperta
  • Qualcosa non va?
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
javascript
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Questa issue è un’ampia lista dei desideri e non indica file, test o punti di ingresso. Inizia selezionando un elemento non contrassegnato e leggendo le issue a cui si fa riferimento e le risorse collegate. Definisci l’ambito e i criteri di completamento dell’elemento prima di iniziare il lavoro.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Neural Network Feature (Wish) List

These are the basics:

  • Basic 2-layer network with bias
  • Activation functions which reuse the activation on the backwards pass (sigmoid, tanh, ReLU)
  • MSE cost function
  • Adjustable learning rate
  • Additional examples and tests
    See #41 and #66 and #76.

These would be interesting to add:

  • Multiple hidden layers
    Per #61.
  • Semi-arbitrary activation functions
    Per #70 and #75.
  • Arbitrary cost functions
    See here.
  • Automatically adapting learning rate (Momentum)
    Per #65. Also see here via here.
  • Multiple initial weighting strategies
    See here.
  • Convolution layers
    See here. Also see here via here.
  • Simple RNN
    See here via here.
  • Advanced optimization
    See here.
Lingua principale
JavaScript
Stelle
437
Fork
242
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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