CNSKit

MaleCNS のグラフ上で課題ごとのモデルを学習し、自分のアプリケーションから呼べる形にするための Python のワークフロー。観測を指定した bodyId に束ね、読み出し層や入出力アダプタ、あるいは範囲を制限したニューロンごとのゲインとリークまでを学習し、取り置いたエピソードで評価し、pickle を使わないチェックポイントとして書き出す。書き出しにはグラフの指紋・チャネル順・出自が同梱される。条件を揃えたリカレント・辺なし・リッジの基準線も付属する。README は生物学的忠実さや MaleCNS の優位を主張せず、解剖学的な結合はあくまで実験的な事前分布だとし、次に必要なのは「いつ効くのか」を対照つきで示す研究だと書いている。

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