Архитектура ENN Project

Модульная структура

Проект организован как модульная система с ядром и специализированными модулями.

Ядро (core/)

enn_core.py

Основная реализация ENN с PyTorch:

• Динамическая топология
• Энергобюджет
• Обучение и предсказание

topology_evolution.py

Формализованная эволюция топологии:

• Правила создания нейронов
• Правила удаления нейронов
• Математическая формализация

energy_management.py

Управление энергобюджетом:

• Потребление энергии
• Генерация энергии
• Отслеживание истории

stability_analysis.py

Теоретический анализ стабильности:

• Анализ сходимости
• Стабильность энергии
• Стабильность топологии

causality.py

Формальная причинно-следственная логика:

• Granger Causality
• Structural Causal Models
• Do-calculus

Модули (modules/)

autonomous_agents.py

Для автономных агентов:

• Онлайн обучение
• Адаптация к среде
• Защита от забывания

continual_learning.py

Для continual learning:

• Защита от катастрофического забывания
• Память для задач
• Передача знаний

resource_constrained.py

Для ресурсно-ограниченных систем:

• Строгое управление энергией
• Ограничение размера
• Энергоэффективный режим

Бенчмарки (benchmarks/)

compare_models.py

Сравнение с базовыми моделями:

• MLP
• RNN
• Метрики сравнения

robustness_tests.py

Тесты робастности:

• Устойчивость к шуму
• Катастрофическое забывание
• Изменение распределения
• Выбросы

Использование

Базовое использование

from core import EmergentNeuralNetwork

enn = EmergentNeuralNetwork(input_size=10, output_size=1)
enn.learn(x, y, reward=1.0)
predictions = enn.forward(x)

Специализированные модули

from modules import AutonomousAgentENN

agent = AutonomousAgentENN(input_size=8, output_size=2)
agent.learn_online(observation, action, reward)

Бенчмарки

from benchmarks import compare_with_baselines

results = compare_with_baselines("dataset", train_data, test_data)

Расширение

Для добавления нового модуля:

1. Создайте файл в modules/
2. Наследуйтесь от EmergentNeuralNetwork
3. Добавьте специализированные методы
4. Обновите modules/__init__.py

Зависимости

• PyTorch - для нейронных сетей
• NumPy - для вычислений
• SciPy - для статистики
• scikit-learn - для базовых моделей

Исходник