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Split GaussianMLPModel into several variants

Aberta

#587 aberto em 19 de mar. de 2019

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Description

The current GaussianMLPModel actually represents several architecture variants, which makes it difficult to use and to test. We should split it into several variants based on architecture (and possibly parameterization)

description mean std_param
fixed variance MLP1 parameter (trainable or not)
split network MLP1 MLP2
shared network/multi-headed MLP1/head1 MLP1/head2

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Estude a classe GaussianMLPModel atual para identificar as três variantes de arquitetura (variância fixa, rede dividida, rede compartilhada). Em seguida, projete e implemente classes separadas para cada variante, garantindo compatibilidade reversa e adicionando testes.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learningai
Tipo Issue
Refatoração
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
PythonPyTorch or TensorFlow (reinforcement learning)
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
40