История изменений
Исправление xionovermazes, (текущая версия) :
первичная цель была практиковать раст + изучать устройство нейронных сетей. Библиотека не разрабатывалась для какого-то конкретного проекта, её цель - воплотить в себе различные возможности для машинного обучения.
Пока что дальнейшее развитие вижу в том, чтобы имплементировать различные идеи из paper-сов, например : https://arxiv.org/pdf/1806.01768.pdf. А также очень возбуждает наблюдать за Q-learning наблюдать в играх, так что следующее практическое приложение после шахмат будет наверное, какая нибудь самодельная воксельная МОБА, в которую нейросеть обучается играть. Процесс обучения реализую через отдельный асинхронный приклад с TCP-сокетом и tokio(или др. аналогичную либу), т.е. игра посылает batch, а нейронка ей возвращает вычисленное действие скажем так.
Also, буду поддерживать OpenCL поскольку ML-либ на расте с использованием этой технологии пока что мало(одну нашел на github). (OpenCL конечно слабее в общем плане чем CUDA, но его приемущество на мой взгляд в том, что он поддерживает не только NVIDIA)
Исправление xionovermazes, :
первичная цель была практиковать раст + изучать устройство нейронных сетей. Библиотека не разрабатывалась для какого-то конкретного проекта, её цель - воплотить в себе различные возможности для машинного обучения.
Пока что дальнейшее развитие вижу в том, чтобы имплементировать различные идеи из paper-сов, например : https://arxiv.org/pdf/1806.01768.pdf. А также очень возбуждает наблюдать за Q-learning наблюдать в играх, так что следующее практическое приложение после шахмат будет наверное, какая нибудь самодельная воксельная МОБА, в которую нейросеть обучается играть. Процесс обучения реализую через отдельный асинхронный приклад с TCP-сокетом и tokio(или др. аналогичную либу), т.е. игра посылает batch, а нейронка ей возвращает вычисленное действие скажем так.
Also, буду поддерживать OpenCL поскольку ML-либ на расте с использованием этой технологии пока что 0. (OpenCL конечно слабее в общем плане чем CUDA, но его приемущество на мой взгляд в том, что он поддерживает не только NVIDIA)
Исходная версия xionovermazes, :
первичная цель была практиковать раст + изучать устройство нейронных сетей. Библиотека не разрабатывалась для какого-то конкретного проекта, её цель - воплотить в себе различные возможности для машинного обучения.
Пока что дальнейшее развитие вижу в том, чтобы имплементировать различные идеи из paper-сов, например : https://arxiv.org/pdf/1806.01768.pdf. А также очень возбуждает наблюдать за Q-learning наблюдать в играх, так что следующее практическое приложение после шахмат будет наверное, какая нибудь самодельная воксельная МОБА, в которую нейросеть обучается играть.
Also, буду поддерживать OpenCL поскольку ML-либ на расте с использованием этой технологии пока что 0. (OpenCL конечно слабее в общем плане чем CUDA, но его приемущество на мой взгляд в том, что он поддерживает не только NVIDIA)