Instructions for when cuda breaks
sudo rmmod nvidia_uvm
sudo modprobe nvidia_uvm
Coses a fer [-] Agafar la posició més superficial [x] Fer el canvi B i R [x] Crear les cel·les de Voronoi amb centres en les R7 o R8 [-] Crear neurones acumuladores per veure si aprenen els números [x] Mirar si hi ha alguna neurona que sempre ho endevina [x] Posar millor els plans de la retina [x] Mirar com evoluciona la imatge en les diferents capes del sistema visual [x] Veure si es degrada randomitzant els edges
Idees [x] Quins dos colors poden diferenciar millor les mosques [x] Reshuffle pesos i no entrenar [x] Treure neurones: entrenant o no entrenant [x] Deixar fixes els pesos i mirar si sap alguna cosa: reservoir computing [x] Treure neurones (sinapses) tipus a tipus [x] Fer que el model entrenat per fer una cosa, en faci una altra [x] Assegurar-se que les dues maneres de testejar són equivalents [x] Analitzar les head direction neurons
[x] Refined matrix sense entrenar [x] Refined matrix with restricted training (\theta \in [0, 1]) [x] Head direction with single stripe [x] Mirar la relació entre radi/distància/color i posició al manifold [x] Augmentar el número de capes quan no surt [x] mirar manifolds sobre el test set [x] provar amb menys punts [x] amb xarxa entrenada amb un color, veure si també funciona per altres colors [-] transfer learning: entrenar a la vegada punts i símbols [-] mnist [x] Neuron subselection for decision making [ ] Manifolds: see how neural representations evolve with training [ ] Manifolds: check shapes trained only on edges
Paper:
- weber
- distingir coses
- manifolds: hi ha uns certs patrons que s'activen per unes raons i creen
what can flies do?
query per la posició de les neurones: https://codex.flywire.ai/app/view_3d?query=cell_type+%7Bin%7D+R1-6%2CR7%2CR8+%7Band%7D+side+%7Bequal%7D+right&action=random_sample&color_by=Type&mode=3D+only