multidimensionaldynamicnode.py
Pobierz
Inne foldery z plikami do pobrania
-
$Phi$-lang -
24 uniwersalność powiązań -
adaptive_hyper_net -
ARCHITEKTURA (Horizon-LLM) - Koncept -
AURA – Adaptive Unified Resonant Architecture -
battle_simulator -
belang_neural -
cognitive_module -
Color_Transfer_app -
conceptualhcm - prototyp prototypu -
constellationllm -
cpu_automl_designer -
Cure-Core-HOX -
Dodatki -
drm_module5_1_improved -
drm_module5_2_improved -
drm_module5_improved -
drm5_integration -
Fishcards -
fiszki json -
FlowNetwork -
General Intelligence Architecture (GIA) -
GPT-5 -
heuristicore -
Horizon-LLM prototyp projektu -
HOX_modcodec -
hox‑fusionet -
Hybrid Context Manager (HCM) -
IR-HOX -
Kalkulator procentowy -
LocalReminder -
Mnożenie modularne wizualizacja -
Moduły - prototypy -
multidimensionaldynamicnode -
NeuroNote prototyp eksperymentalny -
Ollama + GIA -
ollama_terminal_chat -
phi_lang_bn -
PKI Punkt Koherencji Informacyjnej -
Podsumowanie HOX -
Reaktor Informacyjny (koncepcja) -
semantic_trainer -
simple_secure -
tekstdyrygent win7 -
Teoria HOX -
Teoria HOX a nauki ścisłe -
teorie eksperymentalne -
tests -
The concept of consciousness -
txt
MDDN-GEM** (Multi-Dimensional Dynamic Network - Generative Model) to eksperymentalna implementacja sieci neuronowej MDDN, zaprojektowanej do przetwarzania danych wielowymiarowych i dynamicznej fuzji modalności.
1. mddn_training.py: Kompletny potok treningowy - wprowadzono pełny pipeline do ładowania i przetwarzania bazy WikiText-2 przy użyciu bibliotek Hugging Face.
2. mddn_net.py: Implementacja pełnej architektury sieci MDDN (MDDNNetwork).
3. multidimensionaldynamicnode.py: Implementacja podstawowego bloku MDDN.
Model trenuje na zadaniu Causal Language Modeling (CLM), czyli przewidywaniu następnego tokena, używając zbioru danych WikiText-2 (angielskie teksty). To jest model wielkości małej/średniej wersji GPT-3, więc potrzeba godzin, a nawet dni, aby zobaczyć znaczące postępy.
1. mddn_training.py: Kompletny potok treningowy - wprowadzono pełny pipeline do ładowania i przetwarzania bazy WikiText-2 przy użyciu bibliotek Hugging Face.
2. mddn_net.py: Implementacja pełnej architektury sieci MDDN (MDDNNetwork).
3. multidimensionaldynamicnode.py: Implementacja podstawowego bloku MDDN.
Model trenuje na zadaniu Causal Language Modeling (CLM), czyli przewidywaniu następnego tokena, używając zbioru danych WikiText-2 (angielskie teksty). To jest model wielkości małej/średniej wersji GPT-3, więc potrzeba godzin, a nawet dni, aby zobaczyć znaczące postępy.
Inne pliki do pobrania z tego chomika
+paradygmat/DRM+3.0/Hybrydowe+podej*c5*9bcie+-+otwarto*c5*9b*c4*87+kontrolowana,10007979735.png)
+paradygmat/DRM+3.0/Modu*c5*82y+DRM+3.0/drm_module5_improved/Reaktor+Informacyjny+(koncepcja)/Reaktor+Informacyjny,10007950338.png)
+paradygmat/DRM+3.0/Analiza+wzoru+DRM+(1),10003928540.png)
Podejścia matematyczne - nowe koncepcje...