저는 Pybrain을 사용하여 반복적 인 신경망을 훈련시키고 있습니다. 그러나 가중치의 평균은 등반을 계속하고 몇 차례 반복 한 후에 열차와 시험 정확도는 낮아집니다. 이제 기차 데이터의 최고 성능은 약 55 %이고 테스트 데이터의 최고 성능은 약 50 %입니다. 어쩌면 rnn은 높은 무게 때문에 훈련 문제가 있다고 생각합니다. 어떻게 해결할 수 있습니까?
을 통해 작업 pybrain지고 여기 내 문제 : 나는 아나콘다 (파이썬 3.4을 갖는)를 설치하는 데 성공 후, 나는 분명히 너무 pybrain 설치 관리가. 내가 아나콘다 또는 터미널에서 '수입 pybrain'를 사용하지만 너무 나는이 오류가 발생합니다 :는 >>> import pybrain
Traceback (most recent call last)
Pybrain을 사용하여 DBN을 교육하는 데 어려움이 있습니다. File "/home/WORK/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1- py2.7.egg/pybrain/unsupervised/trainers/deepbelief.py", line 62, in <genexpr>
layerc
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.
예측을 위해 PyBrain을 사용하여 Python에서 신경망을 설정하려고합니다. 이미 작은 모의 데이터 세트로 이미 하나를 설정했지만 더 큰 데이터 세트를 위해이 네트워크를 확장하면 AssertionError와 관련된 문제가 발생합니다. 여기 내 코드입니다 : ds = ClassificationDataSet(231, 1)
for x in range(in
숫자를 인식하도록 pyBrain 네트워크를 교육하고 싶습니다. 그들은 16x16 bmp 파일로 작성해야합니다. 수동으로 10 자리 숫자를 그리는 것만으로는 기계가 배우기에 충분하지 않기 때문에 많은 글꼴 (컴퓨터에 이미 설치되어있는 것이 바람직 함)을 사용하여 한자리수의 파일을 많이 (20-40 개씩) 생성 할 수 있습니까?
일부 데이터를 예측할 수있는 신경망을 코딩하려고합니다. 따라서 Python을 PyBrain에 사용합니다. 내가 SupervisedDataset이이 작업에 잘 맞는 것이라고 알았습니다. 주식 데이터를 가져 와서 5 개의 값을 입력으로, 6 번째 값을 대상으로했습니다. 저는 buildNetwork 기능을 가진 피드 포워드 네트워크를 구축하고 BackpropTr
그래서 저는 python과 pybrain에 새로 왔지만 온라인에서 코드를 발견하고 그에 대한 데이터를 직접 실행했습니다. 내가 파이썬에서 볼 때 내가 보는 모든 Total error: 0.119794950183
Total error: 0.120078064472
Total error: 0.119334171755
Total error: 0.11921595
일련의 연속 데이터를 분류하기 위해 반복적 인 신경망을 사용하려고합니다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 나는 센서로부터 읽는 시퀀스 (시간이 연속적이다)를 가지고 있는데, 나는이 패턴과 관련된 상태를 탐지 할 수있는 판독 값의 변화를 보는 알고리즘을 배워야한다. 예 : step_1 시간 : 1.4 시간 step_2 1 시차 _3 0.8 상태 = 걷기. 새 시