주어진 상품 세트의 판매 가격을 예측하려고합니다. 나는 pybrain에서 RecurrentNetwork와 BackpropTrainer를 사용하고 있습니다. 여기에 모델과 52 렌 (NU)이 +5가있는 속성의 수는 (기능) .FOR 각 항목에서 훈련을하는 데 사용됩니다 NumPy와 배열이 내 코드, 여기 def nnet(train, target, valid)
을 나는 pybrain 사용하여이 예제를 빌드 : from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
net = buildNetwo
거의 하루 종일 PyBrain에서 SVM을 만들려고했지만 "LIBSVM 설치를 찾을 수 없습니다 .PYTHONPATH에 svm.py 및 svmc. *가 있는지 확인하십시오!" 저는 OSX 10.7.5와 python 2.7.2가 있습니다. 별도로, libsvm을 다운로드하여 다운로드했는데, Make를 수행하는 지침을 따랐습니다. 기본적으로 압축을 풀고, 기본
을 pybrain 설치 : git clone git://github.com/pybrain/pybrain.git
나는 자식을 설치 한 후 사용 창 위의 명령을 실행할 명령 프롬프트. 모든 것이 잘되지만 파이썬 IDE를 열면 pybrain을 가져올 수 없습니다. 모듈이 존재하지 않습니다. 나는 여분의 것을해야만하는지 궁금합니다.
공유 가중치 연결을 사용하는 PyBrain에서 신경망을 만들려고하는데 문제가 있습니다. 이러한 유형의 연결을 사용하는 예제가 너무 많지는 않지만 필자가 찾은 소스 코드와 소스 코드에서 사용하는 방법을 모으는 것으로 생각했습니다. 그러나 명백하게 나는 그렇게 운이 좋지 않았다. 그 각각의 경로를 따라 가중치가 동일, 내가 공유하고자하는 사각형에 표시 a si
PyBrain/Python에서 내 데이터로 DeepBeliefTrainer를 작동시키는 데 어려움이 있습니다. PyBrain에서 심층 학습을 사용하는 방법에 대해 감독자가 아닌 다른 예제를 찾을 수 없기 때문에 누군가가 기본 사용 개념을 보여줄 수있는 예제를 제공 할 수 있기를 바랍니다. epochs = 100
layerDims = [768,100,100
PyBrain을 사용하여 간단한 한 자리 분류자를 구현하려고합니다. 필자는 0에서 9까지의 숫자가 기록 된 많은 예제의 교육 데이터를 가지고 있으며 각 예제에 대해 MFCC를 추출하는 스크립트를 작성했습니다. 일을 간단하게하기 위해 (현재는) 13 계수 만 계산하고 10ms마다 한 번씩 오디오 파일을 샘플링합니다. 기록 된 각 교육 사례의 기간이 다르므로
python을 python 3.2에 설치하려고합니다. 그것은 여기에있다 : https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85 그것은 작동합니다. 그러나 그것은 나를위한 것이 아닙니다. 내가 시도 : $ 수출 PYTHONPATH = $의 PYTHONPATH를 '/ 홈/루이스/문서/pybrain /'https://github.com/
Pybrain 신경 회로망의 간단한 테스트를 작성했지만 예상대로 작동하지 않습니다. 이 아이디어는 4095까지의 숫자 데이터 집합에 대해 프라임 및 비 프라임에 대한 클래스를 사용하여 교육하는 것입니다. #!/usr/bin/env python
# A simple feedforward neural network that attempts to learn Pr