fnet 0.2.0

FractalNet: фрактална архитектура за обучение и генерация

fnet_0.2.0

„fnet_0.2.0 — еволюция на FractalNet“

🐛 История на версиите v0.1.0 Първоначална версия с базова архитектура и един фрактален генератор

v0.1.1 Премахната зависимост от turtle

Подобрена съвместимост и стабилност

v0.1.3 Добавени 7 фрактални генератора

Въведени Dataset-и за всяка фрактална форма

Създаден ReducedFractalDataset

Завършен init.py с all

Подготвена за PyPI

✅ v0.2.0 (текуща) Преименуване на проекта: FractalNet → fnet_0.2.0

Подобрена структура на импортиране

Добавен Jupyter бележник с демонстрации (fnet_0_2_0.ipynb)

Подготвена за бъдещо разширение с нови модели и фрактали

📚 Лиценз MIT License — свободна за използване, модификация и разпространение.

🌐 Репозитори 🔗 GitHub: AlexKitipov/fnet_0.2.0

fnet_0.2.0 — Еволюция на FractalNet

🧠 Концепция

fnet_0.2.0 е модулна PyTorch библиотека, вдъхновена от фракталната геометрия. Тя комбинира фрактални генератори, PyTorch Dataset класове и невронна архитектура, базирана на рекурсивни блокове. Подходяща е за обучение върху изображения, сигнали и абстрактни структури.

---

⚙️ Основни характеристики

• Фрактални генератори: Koch, Sierpinski, L-System, Dragon Curve, Mandelbrot, Julia, Lindenmayer
• PyTorch Dataset-и: За всяка фрактална форма + обединен ReducedFractalDataset
• FractalNet архитектура: Рекурсивна невронна мрежа с регулируема дълбочина
• Модулна структура: Разделени модули ml/, fractals/, datasets/
• Готова за разширяване: Лесно добавяне на нови фрактали или модели

git clone https://github.com/AlexKitipov/fnet_0.2.0.git cd fnet_0.2.0 pip install -e .

📦 Импортиране и използване

from FractalNet.ml.fractal_layers import FractalNet as FractalNetModel from FractalNet.fractals.koch import KochDataset from FractalNet.fractals.sierpinski import SierpinskiDataset from FractalNet.fractals.l_system import LSystemDataset from FractalNet.fractals.dragon import DragonDataset from FractalNet.fractals.mandelbrot import MandelbrotDataset from FractalNet.fractals.julia import JuliaDataset from FractalNet.fractals.lindenmayer import LindenmayerDataset from FractalNet.datasets.reduced import ReducedFractalDataset

🧪 Пример

model = FractalNetModel() dataset = KochDataset(num_samples=10)

print(model) print(f"Брой изображения: {len(dataset)}")

---

🚀 Инсталация

pip install fnet_0.2.0