MDP

は、MDP（データ処理のためのモジュラーツールキット）は、より複雑なデータ処理ソフトウェアを構築するためのパイプラインの類推に従って組み合わせることができ、広く使用されるデータ処理アルゴリズムのライブラリです。
ユーザの観点からは、MDPは、データ処理シーケンス（フロー）と、より複雑なフィードフォワードネットワークアーキテクチャに統合することができる装置（ノード）を処理する教師と教師なし学習アルゴリズム、およびその他のデータの集合から成ります。入力データのセットが指定されると、MDPは、連続的なトレーニングや、ネットワーク内のすべてのノードを実行してくれます。これは、ユーザが自然な形で簡単なデータ処理一連のステップとして、複雑なアルゴリズムを指定することができます。
利用可能なアルゴリズムのベースは着実に増加して含まれ、名前ではなく、最も一般的な、主成分分析（PCAとNIPALS）、いくつかの独立成分分析アルゴリズム（CuBICA、FastICA、TDSEP、JADE、およびXSFA）、スロー機能解析、ガウスれます分類、制限付きボルツマンマシン、およびローカルリニア埋め込み。
特に注意が速度とメモリの点で計算が効率的にするためにとられています。メモリ要件を低減するために、データのバッチを用いた学習を行うことが可能であり、非常に大きなデータの利用が可能になるセット単精度であるように、ノードの内部パラメータを定義します。また、「平行」サブパッケージは、基本的なノードとフローの並列実装を提供しています。
開発者の視点からは、民主党は新しい教師と教師なし学習アルゴリズムの実装が容易で、簡単にするフレームワークです。基本的なクラス、「ノード」は、学習と実行フェーズの実装に集中すること自由に開発者を残して、数値型や次元のチェックのような面倒な作業を管理します。そのため一般的なインターフェースにより、ノードは、自動的にライブラリーの残りの部分と統合し、他のノードと一緒にネットワークで使用することができます。ノードは、複数のトレーニングフェーズとフェーズの偶数未定数を持つことができます。これは、収束基準が満たされるまで、トレーニング段階を反復処理する必要があり、実際のトレーニングを開始する前に、入力全体にいくつかの統計情報を収集する必要があるのアルゴリズム、およびその他の実装を可能にします。チャンクは、反復子を使用して生成された場合、入力データのチャンクを使用して、各段階を訓練する能力が維持されます。また、クラッシュ·リカバリは、必要に応じて提供されています：障害が発生した場合に、フローの現在の状態は、後の検査のために保存されます。
MDPは、神経科学研究における理論の文脈で書かれているが、それは、訓練可能なデータ処理アルゴリズムが使用される任意の状況において有用であるように設計されています。ます。

Pythonの3のサポート：一緒に実装されたノードの再利用性をユーザ側で、そのシンプルさが、それはまた、有効な教育ツールは、

このリリースの新機能であることを確認してください。
新しい拡張機能：キャッシュと勾配。
改善され、チュートリアルを拡大しました。
いくつかの改良とバグ修正。
このリリースでは、BSDライセンスの下です。

このバージョン2.5の新機能です：

この2009年6月30日：数値バックエンドの追加されたオンライン検出、並列Pythonサポート、ユニットテストの出力にsymeigバックエンドとバックエンドの数値。デバッグに役立つはずです。
2009-06-12：カットオフおよびヒストグラムノードの統合。
2009-06-12：パラレルフローのバグを修正しました（例外処理）。
2009-06-09：output_dimがfloatであるLLENodeでバグを修正しました。コンラートHinsenに感謝します。
2009-06-05：複数のスケジューラのための並行流のバグが修正されました。
2009-06-05：、レイヤー逆にアルベルト·エスカランテのおかげでバグを修正しました。
2009-04-29：LinearRegressionNodeが追加されました。
2009-03-31：PCANodeは、共分散行列はSVDときに限り、負の固有値を持つ場合はtrue ==もう文句を言うまたはTrue ==を減らすことはありません。 output_dimが所望の分散を持つ指定されている場合は、負の固有値は無視されます。負の固有値の場合SFANodeのエラーメッセージを改善し、我々は今PCANode（SVD =真）またはPCANode（=真を減らす）を持つノードを付加することを示唆しています。
2009-03-26：古いスレッドパッケージから新しいスレッド1に移行。プロセススケジューラでキャッシュを無効にするためのフラグを追加しました。カスタムスケジューラのためのいくつかの重大な変更は、（並列流トレーニングや実行が影響されない）があります。
2009-03-25：追加されたのsvnのリビジョンのサポートを追跡します。
2009-03-25：スケジューラのためcopy_callableフラグを削除し、これは今、完全にTaskCallableをフォークで置き換えられます。これは便利ParallelFlowインターフェイスには効果がありませんが、カスタムスケジューラは壊れ得ます。
2009年3月22日：ProcessSchedulerでキャッシングを実装しました。
2009年2月22日：make_parallelは今メモリを節約するためにその場で完全に動作します。
2009-02-12：FlowNodeにコンテナ·メソッドが追加されました。
2009-03-03：テストで追加CrossCovarianceMatrix。
2009-02-03：追加IdentityNode。
2009-01-30：直接フローHTML表現を表示するためにhinetにヘルパー関数を追加しました。
2009-01-22：レイジー設定するレイヤにoutput_dim許可します。
2008-12-23：nipalsノードにtotal_varianceを追加しました。
2008-12-23：常にPCANodeの訓練の後explained_varianceとtotal_varianceを設定します。
2008-12-12：本当に対称行列（だけではなく、正定値）を返すように変更symrand。そのために考慮してGaussianClassifierNodeに適応。適応しsymrandも複素エルミート行列を返します。
2008-12-11は：（output_dimは不明として処理した全分散をinput_dimするように設定したとき）PCANode内の1つの問題を修正しました。 ParallelPCANodeにおける固定var_partパラメータ。
2008-12-11：PCANode（absoute分散に分散相対によるフィルタ）にvar_part機能を追加しました。
2008-12-04：固定チュートリアルでAMAXコールで軸引数が欠落。サミュエル·ジョンに感謝！
2008-12-04：ParallelFlowでの取り扱い空のデータ反復子を修正しました。また、通常の流れに空のイテレータをチェックする（イテレータが空の場合は例外を発生させる）を追加しました。
2008-11-19：COV行列にnegaive固有値をチェックするために改変されたPCAとSFAノード
2008-11-19：scipyのダウンロードに統合symeigは、民主党が今からそれを使用することができます。
2008-11-18：追加ParallelFDANode。
2008-11-18：ParallelFlowは追加の引数をサポートするための呼び出し可能な列車を更新しました。
2008-11-05：メイク並列コードの書き換えは、今hinet構造をサポートしています。
2008-11-03：hinetのHTML repesentation作成者のリライト。残念ながら、これはまた、パブリックインターフェイスを破るが、変更は非常に簡単です。
2008-10-29：ProcessSchedulerでリモートプロセスからの警告をシャットオフ
2008年10月27日：ParallelFlowのinitメソッドでkwargsからの上書きの問題を修正しました。
2008-10-24：hinet.FlowNodeで修正されたpretrainedノードのバグ。
2008年10月20日：PP（パラレルPythonライブラリ）がインストールされている場合は、並列パッケージに重要な輸入のバグを修正しました。

この要件：

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