log deep/stacked_dae/nist_sda.py @ 521:13816dbef6ed

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Wed, 24 Mar 2010 15:13:48 -0400 fsavard Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
Wed, 24 Mar 2010 14:36:55 -0400 fsavard Merge
Wed, 24 Mar 2010 14:35:11 -0400 fsavard Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
Mon, 22 Mar 2010 10:20:10 -0400 Xavier Glorot merge
Fri, 19 Mar 2010 11:31:57 -0400 fsavard Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
Fri, 19 Mar 2010 11:12:40 -0400 fsavard Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
Fri, 19 Mar 2010 10:54:39 -0400 fsavard Déplacer le nouveau code de stacked_dae de v2 vers le répertoire de base 'stacked_dae', et bougé le vieux code vers le répertoire 'old' base deep/stacked_dae/v2/nist_sda.py@ce367994e8d5
Fri, 05 Mar 2010 18:07:20 -0500 fsavard Completely rewrote my series module, now based on HDF5 and PyTables (in a separate directory called 'tables_series' for retrocompatibility of running code). Minor (inconsequential) changes to stacked_dae.
Thu, 04 Mar 2010 08:21:43 -0500 fsavard Merge
Thu, 04 Mar 2010 08:18:42 -0500 fsavard Changé le coût de reconstruction pour stabilité numérique, en ajoutant une petite constante dans le log.
Wed, 03 Mar 2010 16:52:10 -0500 Arnaud Bergeron Branch merge.
Tue, 02 Mar 2010 17:28:14 -0500 Arnaud Bergeron Fix import of scalar_series.
Wed, 03 Mar 2010 12:51:40 -0500 fsavard Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
Tue, 02 Mar 2010 14:47:18 -0500 fsavard Ajouts mineurs à stacked_dae, juste printé l'heure je crois.
Mon, 01 Mar 2010 11:45:25 -0500 fsavard Ajout du code de base pour scalar_series. Modifications à stacked_dae: réglé un problème avec les input_divider (empêchait une optimisation), et ajouté utilisation des séries. Si j'avais pas déjà commité, aussi, j'ai enlevé l'histoire de réutilisation du pretraining: c'était compliqué (error prone) et ça créait des jobs beaucoup trop longues.