pybrain

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나는 올바르게 훈련 된 후에 특정 도로 표지를 식별하고 각 표지 유형에 대해 다른 출력을 반환하는 신경망을 작성하려고합니다. 네트워크 교육을 시작하기 전에 pybrain 웹 사이트에서 데이터 세트가 항상 값의 배열이고 각 입력에 입력 및 대상이 포함되어 있다는 것을 알았습니다. 내 NN 이미지는 그레이 스케일 픽셀 데이터 (숫자의 간단한 배열)로 변환되었습

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PyBrain - 테스트 데이터에 대해 훈련 된 네트워크의 유효성을 검사하는 방법은 무엇입니까?

그래서 적절한 데이터로 훈련 한 PyBrain에 ClassificationDataSet이 있습니다. 즉, 입력은 다음과 같습니다. trainSet.addSample([0,0,0,0],[1]) trainSet.addSample([0,0,0,1],[0]) trainSet.addSample([0,0,1,0],[0]) trainSet.addSample([0,

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AttributeError : 'NoneType'객체에 'indim'속성이 없습니다.

'pybrain'패키지로 작업 중이며 이미지를 인식 할 신경망을 구축하려고합니다. 사진을 분석하는 부분은 잘 작동하지만 pybrain에 익숙하지 않은 분으로서 저는 그 작업에 익숙하지 않습니다. 나는 그것을 얻지 않는 여전히 하루 정도 같이이 문제를 해결하기 위해 시도했습니다 AttributeError: 'NoneType' object has no attr

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Mac OS X Mountain Lion에서 pybrain을 어떻게 설치할 수 있습니까?

Mac OS X Mountain Lion에 pybrain을 어떻게 설치할 수 있습니까? 이미 파이썬을 설치했습니다. pip install pybrain 또는 clone REPO 및 git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git python setup.py install

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함수 결과를 출력하지 않습니다.

신경망에 python과 pybrain을 사용하고 있습니다. 불행히도, 샘플은 정말 크고, 프로그램이 오류를 인쇄 할 때 프로그램이 완료되기 전에 내 기억이 가득차 있습니다. 어쨌든 기능에서 오류를 인쇄하지 않습니까? !!!! 파이썬 오류가 아닙니다. 그것은 pybrain 기능입니다. 예측과 실제 샘플의 차이를 인쇄합니다. 예 : "error : 0.0042

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Pybrain : 사용자 정의 오류/성능 기능?

나는 일련의 15 개 입력 (신호의 통계적 고장)으로부터 매우 시끄러운 신호를 예측하는 간단한 반복적 인 신경망을 구축했다. pybrain 소스 (pybrain \ supervised \ trainers \ backprop.py)에서 알 수 있듯이 오류 기능은 제곱 된 오류의 합계를 총 목표 (MSE)로 나눈 값으로 _calcDerivs 함수에 하드 코드됩

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PyBrain, NFQ customizing Network

현재 pybrain에서 NFQ 알고리즘을 사용하고 있습니다. 다른 종류의 네트워크를 실험하고 싶습니다 (예 : 숨겨진 레이어에있는 뉴런의 수). 가능할 수 있습니까? self.controller = ActionValueNetwork(3,3) 예를 들어 입력 및 출력 뉴런을 설정해 보겠습니다. 하나의 ActionValueNetwork 생성자가 있기 때문에

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병렬 아키텍처의 PyBrain 라이브러리

병렬 아키텍처에서 파이브레인이 작동하는지 알고있는 누군가 있습니까? 그렇다면 멀티 코어 프로세서에서 인공 신경망으로 작업 할 수있는 라이브러리는 무엇입니까? 감사합니다.

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Pybrain Neural Network가 제대로 훈련하지 못했습니다.

저는 pybrain을 사용하여 신경 네트워크를 만드는 작업을 해왔으며 어떤 이유로 네트워크 전파를 훈련 한 후 네트워크를 훈련하지 못했습니다. Out 차원에서 둘 이상의 클래스로 사용하는 모든 데이터 세트는 내 모든 관측치를 하나의 범주로 쌓을 것입니다. 왜 이런 일이 일어나는 지 아는 사람이 있습니까? 코드와 일부 출력은 아래와 같습니다. Training

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PyBrain에서 예기치 않은 LSTM 레이어 출력

여러 메모리 셀 중에서 LSTM 레이어를 사용하여 멀티플렉싱하고 있습니다. 즉, 여러 가지 입력 옵션을 사용하여 숨겨진 레이어에 하나만 공급하려고합니다. 그런 식으로 LSTM에 대한 입력을 배열 했으므로 input_gate, forget_gate 및 output_gate를 기반으로 적절한 셀을 선택했습니다. cell_input과 함께 전달합니다. 그러나 L