Fix.

Bigger DeepNet2.

Added a C++11 specific fix.

Added a log starting line.

Typo.

Minor bug fix.

Update.

Added --save_test_mistakes.

Added the logging of signal interruptions.

Added DeepNet3.

Making an even deeper model.

Making DeepNet even bigger.

The learning continues from where it stopped if a state is found.

Update.

Re-oups.

Oups.

Update.

Update.

Update.

Update.

Minor changes in the logging.

Fix.

Added some memory-related diagnosis.

Try to fix weird memory leaks with ugly hacks.

Update.

Update.

Bug fix. Ouch, that was bad.

Added links.

Update.

Update.

Update.

Added --nb_validation_samples and --validation_error_threshold to terminate learning when the validation error gets under a threshold.

Append to the log instead of overwriting it.

Minor change.

Typo.

Added --problems.

Fix.

I definitely have problems computing the ETA.

Added a logger with ETA for the sample generation.

Renamed vignette_set.py to svrtset.py

Ahem.

Stupid typo in the headers ...

Update.

Fixed the parsing of Boolean arguments.

Made the model filenames more explicit.

Oups.

Cleaning up.

Update with information about the convnets.

Cosmetics.

Replaced the nb of batches arguments with nb of samples.

Added Afroze's DeepNet.

Cosmetics.

OCD cosmetics.

Minor ETA fix.

Prints the ETA.

Added the command line arguments test_loaded_models.

Compute the test error when the network is loaded and not trained.

Typo.

Typo.

Added elapsed time in logging.

Weird interaction between cuda and unrelated-with-cuda multiprocessing parts. Currently removed the latter.

Trying to make multiprocessing and cuda friends with each other.

Heavy fix.

Made VignetteSet.__init__ multi-proc.

Added svrt.seed(long).

Ooops.

Now does nothing if the model already exists.

Pass the use of cuda to the VignetteSet constructor.

Minor fix.

Make the name of the saved model more explicit.

Update.

Moved VignetteSet and CompressedVignetteSet in their own file.

Cosmetics.

Added classes VignetteSet and CompressedVignetteSet to abstract the data-sets and allow lossless compression of vignettes.

Replace the numbers of samples by numbers of batches of samples.

Added storage compression / decompression functions to prepare for sets of 1M samples.

Add dependencies with svrt.c and svrt.h

Added persistence of the model parameters.

Changed back to 50.

Minor fixes + changed the default number of epochs to 100.

Log the number of parameters.

Changed the network structure to Afroze's ShallowNet.

Cleaning up.

Cleaning up.

Replaced SGD with Adam, make the learning rate 1e-1 again.

Oups.

Update.

Clean up + argument parsing + logging into a file.

Fixed the interpreter name.

Initial commit.

Update.

Cosmetics.

Update.

Simplified the compilation.

Renamed the generated python module.

Added the header.

Added a note about the speed of vignette generation.

Fixed a printf format minor bug.

Added a basic CNN + the code to test it on all the problems.

Added a bunch of sanity checks.