PyBrain으로 개발 된 신경 네트워크를 테스트하는 방법

Question

저는 기계 학습에 익숙하지 않으며 Python에서 예측 목적으로 신경 네트워크를 개발하는 방법을 배우려고합니다. 나는 PyBrain의 기본 튜토리얼을 따라 신경망을 성공적으로 설정하고 그것을 훈련 시켰습니다 (감독 학습). 코드는 다음과 같습니다.

ds = SupervisedDataSet(2, 1) 
ds.addSample((0, 0), (0,)) 
ds.addSample((0, 1), (1,)) 
ds.addSample((1, 0), (1,)) 
ds.addSample((1, 1), (0,)) 

network = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True, hiddenclass=TanhLayer) 
trainer = BackpropTrainer(network, ds) 
trainer.trainUntilConvergence() 

이제이 네트워크를 새로운 데이터로 테스트하는 방법을 모르겠습니다. 트레이너 클래스 (http://pybrain.org/docs/api/supervised/trainers.html)의 Network 클래스 (http://pybrain.org/docs/api/structure/networks.html) 및 testOnClassData() 메서드의 activate() 메서드를 시도했지만 a) 어떻게 작동하는지, 그리고 b) 설명서를 기반으로합니다. 그들이 입력 매개 변수를 주어 결과를 성공적으로 예측하도록 네트워크를 훈련시키는 것이 나의 목적에 부합하는지 확신 할 수 없다.

누구든지 내 같은 PyBrain에서 개발 된 신경망을 테스트하는 방법을 알고 있습니까? 대단히 감사드립니다! :)

Answer 1

ts = UnsupervisedDataSet(inputLength,) 
ts.addSample((0,0)) 
net.activateOnDataset(ts)[0] 

Answer 2

네트워크를 테스트하려면 이제 출력이없는 일부 입력을 피드하십시오. 질문에 대답하면서 다수의 입력이 너무 설명의 어떤 종류를 제공하십시오

network.activateOnDataset()