Relationship between receptive field and learnable bandwidth
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず issue #30 と、DeepClean の有効受容野と学習可能な信号帯域幅の間に提案されている関係を確認します。次に、不確定性原理から予想されるトレードオフを解析的に導出し、その後、合成データ、実データ、またはその両方を用いて検証します。解析および検証の結果によってこの関係が支持または反証されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
#30 suggests a potentially interesting relationship between DeepClean's effective receptive field and the bandwidth of signals it can model. If this is true, it would be cool to try to derive what this tradeoff ought to be analytically from the uncertainty principle and then validate it on either synthetic or real data (or both).
- 主要言語
- Python
- スター
- 11
- フォーク
- 6
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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