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