Readme Update und Smaller GN Training

README.md

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 # Bureaucratic Cohort Swarms
 ### (The Meta-Task Experience)  # Deadline: 28.02.22
 ## Experimente
-    Fixpoint Tests:
+### Fixpoint Tests:
     
-	-> Dropout Test 
-	   (Macht das Partikel beim Goal mit oder ist es nur SRN)
-	   Zero_ident diff = -00.04999637603759766 %
+- [ ] Dropout Test 
+  - (Macht das Partikel beim Goal mit oder ist es nur SRN)
+  - Zero_ident diff = -00.04999637603759766 %
 	   
-	-> gnf(1) -> Aprox. Weight
-		Übersetung in ein Gewichtsskalar
-		-> Einbettung in ein Reguläres Netz
+- [ ] gnf(1) -> Aprox. Weight
+  - Übersetung in ein Gewichtsskalar
+    - Einbettung in ein Reguläres Netz
 	
-	(-> Übersetung in ein Explainable AI Framework)
-		-> Rückschlüsse auf Mikro Netze
+- [ ] Übersetung in ein Explainable AI Framework
+  - Rückschlüsse auf Mikro Netze
 	
-	-> Visualiserung
-		-> Der Zugehörigkeit 
-		-> Der Vernetzung
+- [ ] Visualiserung
+  - Der Zugehörigkeit 
+  - Der Vernetzung
 	
-	-> PCA()
-		-> Dataframe Epoch, Weight, dim_1, ..., dim_n
-		-> Visualisierung als Trajectory Cube
+- [ ] PCA()
+  - Dataframe Epoch, Weight, dim_1, ..., dim_n
+  - Visualisierung als Trajectory Cube
 	
-	-> Recherche zu Makro Mikro Netze Strukturen
-		Gibts das schon?
-		Hypernetwork?
-		arxiv: 1905.02898
+- [ ] Recherche zu Makro Mikro Netze Strukturen 
+  - gits das schon?
+  - Hypernetwork?
+  - arxiv: 1905.02898
 
 ---
 
-	Tasks für Steffen:
-		- Training mit kleineren GNs
-		- Weiter Trainieren -> 500 Epochs?
-		- Loss Gewichtung anpassen
-		- Training ohne Residual Skip Connection
-		- Test mit Baseline Dense Network 
-			-> mit vergleichbaren Neuron Count
-			-> mit gesamt Weight Count
-	- Task/Goal statt SRNN-Task
+### Tasks für Steffen:
+
+- [ ] Training mit kleineren GNs -| Running
+- [ ] Weiter Trainieren -> 500 Epochs?
+- [ ] Loss Gewichtung anpassen
+- [ ] Training ohne Residual Skip Connection
+- [ ] Test mit Baseline Dense Network 
+  - [ ] mit vergleichbaren Neuron Count
+  - [ ] mit gesamt Weight Count
+- [ ] Task/Goal statt SRNN-Task
 
 ---
 
-	Für Menschen mit zu viel Zeit:
-		-> Sparse Network Training der Self Replication
-			(Just for the lulz and speeeeeeed)
+### Für Menschen mit zu viel Zeit:
+- [ ] Sparse Network Training der Self Replication
+  - Just for the lulz and speeeeeeed)
+  - (Spaß bei Seite, wäre wichtig für schnellere Forschung)
+    <https://pytorch.org/docs/stable/sparse.html>
 
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