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Edit and run

The Chicken Overlord





In [191]:



    


import calendar
import datetime
import numpy
import os.path
import pickle
from random import randrange, random, shuffle
import sys
import time
import math

import nupic
from nupic.encoders import ScalarEncoder, MultiEncoder
from nupic.bindings.algorithms import SpatialPooler as SP
from nupic.research.TP10X2 import TP10X2 as TP

This stuff imports stuff.





In [192]:



    


C = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
B = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
A = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]
n = 10
w = 3

#inputs = [[0] * (i*w) + [1] *w + [0] * ((n - i - 1) * w) for i in range (0, n)]

enc = ScalarEncoder(w=5, minval=0, maxval=10, radius=1.25, periodic=True, name="encoder", forced=True)
for d in range(0, 10):
    print str(enc.encode(d))
    
inputs = [enc.encode(i) for i in range(10)]



    


















    






[1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 1 1]
[0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0
 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
 1 1 0]

This stuff is the stuff the Temporal Pooler thing is learning to recognize.





In [212]:



    


tp = TP(numberOfCols=40, cellsPerColumn=7.9,
    initialPerm=0.5, connectedPerm=0.5,
    minThreshold=10, newSynapseCount=10,
    permanenceInc=0.1, permanenceDec=0.01,
    activationThreshold=1,
    globalDecay=0, burnIn=1,
    checkSynapseConsistency=False,
    pamLength=7)



    


















    






---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-212-ee31783db4dd> in <module>()
      6     globalDecay=0, burnIn=1,
      7     checkSynapseConsistency=False,
----> 8     pamLength=7)

/home/daniel/.local/lib/python2.7/site-packages/nupic-0.3.0.dev0-py2.7-linux-x86_64.egg/nupic/research/TP10X2.pyc in __init__(self, numberOfCols, cellsPerColumn, initialPerm, connectedPerm, minThreshold, newSynapseCount, permanenceInc, permanenceDec, permanenceMax, globalDecay, activationThreshold, doPooling, segUpdateValidDuration, burnIn, collectStats, seed, verbosity, checkSynapseConsistency, pamLength, maxInfBacktrack, maxLrnBacktrack, maxAge, maxSeqLength, maxSegmentsPerCell, maxSynapsesPerSegment, outputType)
    148                maxSegmentsPerCell = maxSegmentsPerCell,
    149                maxSynapsesPerSegment = maxSynapsesPerSegment,
--> 150                outputType = outputType,
    151                )
    152 

/home/daniel/.local/lib/python2.7/site-packages/nupic-0.3.0.dev0-py2.7-linux-x86_64.egg/nupic/research/TP.pyc in __init__(self, numberOfCols, cellsPerColumn, initialPerm, connectedPerm, minThreshold, newSynapseCount, permanenceInc, permanenceDec, permanenceMax, globalDecay, activationThreshold, doPooling, segUpdateValidDuration, burnIn, collectStats, seed, verbosity, checkSynapseConsistency, pamLength, maxInfBacktrack, maxLrnBacktrack, maxAge, maxSeqLength, maxSegmentsPerCell, maxSynapsesPerSegment, outputType)
    242     for c in xrange(self.numberOfCols):
    243       self.cells.append([])
--> 244       for _ in xrange(self.cellsPerColumn):
    245         self.cells[c].append([])
    246 

TypeError: integer argument expected, got float

This is the Temporal Pooler thing.





In [211]:



    


input_array = numpy.zeros(40, dtype="int32")
tp.reset()
for i, pattern in enumerate(inputs*1):
    input_array[:] = pattern
    tp.compute(input_array, enableLearn=True, computeInfOutput=True)
    tp.printStates()



    


















    






Inference Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  1110000000 0000000000 0000000000 0000000011 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
Inference Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0001000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000100000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000010000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0010000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 

Learn Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
Learn Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 

Inference Active state
1110000000 0000000000 0000000000 0000000011  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0001000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000100000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000010000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0010000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
Inference Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000001000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 1000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000 
0001000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000100000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000110 0000000000 0000000000 0000000000 
0000010000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000001 0000000000 0000000000 0000000000 
0010000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 

Learn Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
Learn Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 
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Inference Active state
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Learn Active state
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Learn Active state
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Learn Active state
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This is the end result of what it predicted.

Content source: danielmcd/hacks

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