<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=us-ascii"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class=""><div class="">Hello Nakul,</div><div class=""><br class=""></div><div class=""></div><blockquote type="cite" class=""><div class="">I have gone through the literature and have a better understanding of the</div><div class="">algorithms and also have been spending time with the source code. It took a</div><div class="">little time but now I am acquainted with the source code. After understanding</div><div class="">the ann code I went ahead to check out the perceptron code to see it in action</div><div class="">but to my surprise perceptron although being a feed forward single layer neural</div><div class="">network doesn't use fnn code, is there a particular reason for it, am I missing</div><div class="">something?</div></blockquote><div class=""><br class=""></div><div class="">At the time Udit implemented the perceptron there wasn't any code to implement</div><div class="">the perceptron using the FNN class.</div><div class=""><br class=""></div><div class=""></div><blockquote type="cite" class=""><div class="">Also about the GSoC project I feel confident with CNE and NEAT but like you had</div><div class="">mentioned the importance of test cases I would the priority would be to</div><div class="">implement CNE with test cases and then move to NEAT.</div></blockquote><div class=""><br class=""></div><div class="">Or the other way. Take a look at the pole balancing problem that could be a neat</div><div class="">test case.</div><div class=""><br class=""></div><div class="">I hope this is helpful, let me know if I can clarify anything.</div><div class=""><br class=""></div><div class="">Thanks,</div><div class="">Marcus</div><div class=""><br class=""></div><div class=""><br class=""></div><div><blockquote type="cite" class=""><div class="">On 13 Mar 2016, at 11:53, Nakul Gulati &lt;<a href="mailto:nakgulati@gmail.com" class="">nakgulati@gmail.com</a>&gt; wrote:</div><br class="Apple-interchange-newline"><div class=""><div dir="ltr" class="">Hey Marcus,<div class=""><br class=""></div><div class="">I have gone through the literature and have a better understanding of the algorithms and also have been spending time with the source code. It took a little time but now I am acquainted with the source code. After understanding the ann code I went ahead to check out the perceptron code to see it in action but to my surprise perceptron although being a feed forward single layer neural network doesn't use fnn code, is there a particular reason for it, am I missing something?</div><div class=""><br class=""></div><div class="">Also about the GSoC project I feel confident with CNE and NEAT but like you had mentioned the importance of test cases I would the priority would be to implement CNE with test cases and then move to NEAT.</div><div class=""><br class=""></div><div class="">Regards,<br class="">Nakul Gulati</div><div class=""><a href="https://nakulgulati.com/" class="">Website</a> || <a href="http://in.linkedin.com/in/nakulgulati" class="">LinkedIn</a> || <a href="https://github.com/nakulgulati/" class="">GitHub</a></div></div><div class="gmail_extra"><br class=""><div class="gmail_quote">On Thu, Mar 10, 2016 at 7:17 PM, Marcus Edel <span dir="ltr" class="">&lt;<a href="mailto:marcus.edel@fu-berlin.de" target="_blank" class="">marcus.edel@fu-berlin.de</a>&gt;</span> wrote:<br class=""><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div style="word-wrap:break-word" class=""><div class="">Hello Nakul,</div><div class=""><br class=""></div><div class="">It is a good decision to start with something easy that could be CNE or NEAT.</div><div class="">Afterwards, we can use that as a baseline for comparison with other</div><div class="">implementation. You should keep in mind, that you have to write tests, for every</div><div class="">evolution algorithm you write, and that often takes more time than the actual</div><div class="">implementation. Anyway, this year google made draft proposals part of the</div><div class="">proposal workflow. So we can comment on your timeline etc. and give feedback</div><div class="">once you submitted your application. Also take a look at:</div><div class=""><a href="http://write.flossmanuals.net/gsocstudentguide/" target="_blank" class="">http://write.flossmanuals.net/gsocstudentguide/</a></div><div class=""><br class=""></div><div class="">I hope this is helpful. Let me know if I can clarify anything,</div><div class=""><br class=""></div><div class="">Thanks,</div><div class="">Marcus</div><div class=""><br class=""></div><div class=""><blockquote type="cite" class=""><div class=""><div class="h5"><div class="">On 10 Mar 2016, at 04:12, Nakul Gulati &lt;<a href="mailto:nakgulati@gmail.com" target="_blank" class="">nakgulati@gmail.com</a>&gt; wrote:</div><br class=""></div></div><div class=""><div class=""><div class="h5"><div dir="ltr" class=""><div class="">Hi,</div><div class=""><br class=""></div><div class="">I am a final year Computer Science and Engineering student. I am interested in contributing to the project <b class="">Neuroevolution algorithms</b>&nbsp;as part of GSoC 2016. Some of the courses completed which are relevant to this project are: Data Structures and Design and Analysis of Algorithms, Soft Computing and Artificial Neural Networks.</div><div class=""><br class=""></div><div class="">In order to get better understanding about the project and mlpack, the following steps were taken:</div><div class=""><ul class=""><li class="">Compiled and tested mlpack on OS X</li><li class="">Compiled and tested nes emulator communication code: during this I ended up crashing the emulator hosted on&nbsp;<a href="http://mario.urgs.org/" target="_blank" class="">mario.urgs.org</a> 4561, <a href="https://github.com/zoq/nes/issues/1" target="_blank" class="">link to issue</a>. Which was promptly fixed by&nbsp;Marcus Edel, big shout out to him.</li></ul><div class="">Currently I am studying the reading material, starting with the CNE algorithm.</div></div><div class=""><br class=""></div><div class="">For scope of GSoC project I propose to start with the implementation of the CNE algorithm at first and then move to a second (name would be specified soon) if time permits.</div><div class=""><br class=""></div><div class="">I have little trouble setting up an exact timeline for the project. I would love to hear your insight about the approach and timeline and if you think what I propose is realistic.</div><div class=""><br class=""></div>-- <br class=""><div class=""><div dir="ltr" class=""><div class=""><div dir="ltr" class=""><div dir="ltr" class="">Regards,<br class="">Nakul Gulati</div><div class=""><a href="https://nakulgulati.com/" target="_blank" class="">Website</a> || <a href="http://in.linkedin.com/in/nakulgulati" target="_blank" class="">LinkedIn</a> || <a href="https://github.com/nakulgulati/" target="_blank" class="">GitHub</a></div></div></div></div></div>
</div></div></div>
_______________________________________________<br class="">mlpack mailing list<br class=""><a href="mailto:mlpack@cc.gatech.edu" target="_blank" class="">mlpack@cc.gatech.edu</a><br class=""><a href="https://mailman.cc.gatech.edu/mailman/listinfo/mlpack" target="_blank" class="">https://mailman.cc.gatech.edu/mailman/listinfo/mlpack</a><br class=""></div></blockquote></div><br class=""></div></blockquote></div><br class=""><br clear="all" class=""><div class=""><br class=""></div>-- <br class=""><div class="gmail_signature"><div dir="ltr" class=""><div class=""><div dir="ltr" class=""><div dir="ltr" class="">Regards,<br class="">Nakul Gulati</div><div class=""><a href="https://nakulgulati.com/" target="_blank" class="">Website</a> || <a href="http://in.linkedin.com/in/nakulgulati" target="_blank" class="">LinkedIn</a> || <a href="https://github.com/nakulgulati/" target="_blank" class="">GitHub</a></div></div></div></div></div>
</div>
</div></blockquote></div><br class=""></body></html>