<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN">
<HTML>
<HEAD>
<META HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/html; charset=iso-8859-1">
<META NAME="Generator" CONTENT="MS Exchange Server version 6.5.7654.12">
<TITLE>RE: [Nnhep] Proposal for the meeting</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
<!-- Converted from text/plain format -->
<BR>

<P><FONT SIZE=2>Dear all,<BR>
<BR>
i am traveling to CERN today from Montenegro. Unfortunately, i will be busy with the CLIC workshop on both Thursday and Friday the whole day and thus i am not sure i could join you at 29.05.09 11.00-12.00. I will contact you once at CERN.<BR>
<BR>
Best,<BR>
<BR>
Tomas<BR>
<BR>
<BR>
<BR>
-----Original Message-----<BR>
From: nnhep-bounces@projects.hepforge.org on behalf of Lev Dudko<BR>
Sent: Tue 5/26/2009 12:02 PM<BR>
To: nnhep@projects.hepforge.org<BR>
Cc: Konstantin.Toms@cern.ch<BR>
Subject: [Nnhep] Proposal for the meeting<BR>
<BR>
<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Dear Colleagues,<BR>
&nbsp; we have discussed privately, the possible time of the first meeting<BR>
dedicated to NNHEP proposal. Looks like 3 people are in CERN now. Sasha<BR>
can be connected with skype.<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp; The proposed time is 29.05.09 11.00-12.00&nbsp; If you want to change the<BR>
time, lets discuss it.<BR>
<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp; The first version of the questions to discuss is the following:<BR>
<BR>
1. We have to define the structure of interfaces between different<BR>
modules and understand what should be the input of the module and the<BR>
output.&nbsp;<BR>
&nbsp;&nbsp; Let me remind, what I mean the module, this is one independent<BR>
component e.g. one neural network or some other algorithm which has some<BR>
input and some output, internal set of the parameters and some way of<BR>
graphical representation of what is happened with the input in this<BR>
module.<BR>
<BR>
2. We can start to discuss what modules (algorithms) we would like to<BR>
see as the components of the system and what parts we can take from the<BR>
available external code.<BR>
The first set could be the following:<BR>
Feed-Forward Neural Network, Bayesian Neural Network, Boosting<BR>
algorithm, Decision trees, Self Organizing Maps, Likelihood<BR>
functions, ...<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Some of the modules are realized already in the exist packages<BR>
(e.g. Feed-Forward NN training with perfect optimizations and training<BR>
methods are realized in MLPfit package; BNN is realised in RuleFit,<BR>
etc.)<BR>
<BR>
3. Practical realization of the discussed plans and how we plan to<BR>
proceed with the code development.<BR>
<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Please, correct/add the set of questions above and provide your<BR>
opinion.<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Best regards,<BR>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Lev<BR>
<BR>
<BR>
<BR>
--<BR>
<BR>
&nbsp;Lev V. Dudko&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; e-mail:dudko@fnal.gov<BR>
&nbsp;t. +7(495)9395881&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <A HREF="http://top.sinp.msu.ru">http://top.sinp.msu.ru</A><BR>
<BR>
<BR>
</FONT>
</P>

</BODY>
</HTML>