adaptive_hyper_net

# 🧠 AdaptiveHyperNet - Adaptacyjna, Hiper-Generatywna Sieć Neuronowa

`AdaptiveHyperNet` to innowacyjny moduł sieci neuronowej zaprojektowany do dynamicznego dostosowywania swojej architektury i pojemności do specyfiki zadania i złożoności danych. Zamiast trenować jedną, sztywną sieć, `AdaptiveHyperNet` generuje optymalne wagi "w locie" za pomocą hiper-sieci, co prowadzi do znacznie większej efektywności, adaptacyjności i lepszej kontroli nad modelem.

## ✨ Kluczowe Innowacje

### 1\. **🎨 Wagi Wielokanałowe (RGB Weight Channels)**

Nowatorska koncepcja, w której wagi są podzielone na trzy kanały, podobne do kolorów **R**ed, **G**reen, **B**lue. Każdy kanał może odpowiadać za inne aspekty danych (np. semantyczne, przestrzenne, temporalne). Dzięki temu model uczy się bardziej zróżnicowanych reprezentacji.

* **Attention-based Channel Mixing**: Zamiast prostego mieszania, moduł używa mechanizmu uwagi, aby dynamicznie ustalać, który kanał jest najważniejszy dla danego kontekstu. Zwiększa to elastyczność i precyzję modelu.
* **Learnable RGB Semantics**: Model sam uczy się, co oznaczają poszczególne kanały. To pozwala na automatyczne odkrywanie, które cechy (np. semantyczne czy przestrzenne) są kluczowe dla danego problemu.

### 2\. **🚀 Adaptacyjna Architektura i Skalowanie**

Moduł automatycznie dostosowuje swoją **pojemność** (liczba neuronów, rank faktoryzacji) w zależności od **złożoności danych**. Dzięki funkcji `update_complexity()`, model może rosnąć lub maleć, co zapobiega overfittingowi na małych zbiorach danych i zapewnia odpowiednią moc obliczeniową dla dużych.

### 3\. **⚡ Lazy Weight Generation (na żądanie)**

Wagi są generowane tylko wtedy, gdy są potrzebne do obliczeń, co znacznie redukuje zużycie pamięci. Moduł wykorzystuje **faktoryzację low-rank** do generowania wag, co pozwala reprezentować ogromne macierze za pomocą małych wektorów ziarna, a pełne macierze wag są materializowane tylko w razie potrzeby.

### 4\. **🧠 Memory Bank (Inteligentny Cache)**

Wzorce wag, które są często używane, są przechowywane w **banku pamięci**. Przy kolejnych wywołaniach, zamiast generować wagi od nowa, moduł może pobrać już gotowe wzorce, co przyspiesza inferencję i oszczędza zasoby obliczeniowe.

## 🛠 Instalacja i Użycie

### Wymagania

* Python 3.7+
* PyTorch



```bash
pip install torch
```

### Przykład Użycia

```python
import torch
from adaptive_hyper_net import AdaptiveHyperNet, HyperNetConfig

# 1. Stwórz konfigurację modelu
config = HyperNetConfig(
seed_dim=128,
max_rank=64,
rgb_channels=3,
progressive_growth=True,
use_attention_mixing=True,
use_learnable_semantics=True
)

# 2. Zainicjuj model
model = AdaptiveHyperNet(config, task_type="classification")

# 3. Dodaj warstwy do modelu
# Warstwa wejściowa z wagami RGB
model.add_layer(in_dim=784, out_dim=256, layer_type="rgb")
# Ukryta warstwa adaptacyjna
model.add_layer(in_dim=256, out_dim=128, layer_type="adaptive")
# Warstwa wyjściowa
model.add_layer(in_dim=128, out_dim=10, layer_type="linear")

# 4. Dostosuj model do złożoności danych
# (np. dla zbioru MNIST)
model.update_complexity(data_size=60000, feature_dim=784, num_classes=10)

# 5. Używaj modelu w pętli treningowej lub do inferencji
test_input = torch.randn(64, 784)
output_layer_0 = model(test_input, layer_id=0)
output_layer_1 = model(output_layer_0, layer_id=1)
output_final = model(output_layer_1, layer_id=2)

print("Kształt wyjścia modelu:", output_final.shape)
print("\nStatystyki modelu:")
print(model.get_model_stats())
```

## 🚀 Wnioski

`AdaptiveHyperNet` to krok w stronę bardziej inteligentnego i wydajnego uczenia maszynowego. Łącząc koncepcje generatywnych sieci, adaptacyjnej architektury i semantycznej interpretacji, moduł ten otwiera nowe możliwości w optymalizacji i interpretacji modeli. Jest idealny dla zadań, gdzie dane są dynamiczne, a zasoby obliczeniowe ograniczone.

• Pobierz folder
• Zachomikuj folder