그래서 간단하게 만들 것입니다. Pybrain의 API는 예를 들어 buildNetwork()이라는 기능이 있음을 보여줍니다. 그게 맞는 말이라면 pybrain.tools.shortcut.buildNetwork에 있다고합니다. 문제는 .shortcut이 존재하지 않습니다. 나는 API를 사용하는 데있어 매우 익숙하지만,이 함수가 존재하지 않는다고 생각한다.
그래서 Pybrain 유형 프로젝트에서 작업 중이며 일부만 붙어 있습니다. 지금까지 프로그램은 튜플을 가져 와서 '환상적인 vars()['string'] 문 중 하나를 사용하여 변수를 할당합니다. 구체적으로 말하자면, 튜플을 숫자로 취한 다음 'layerx'값에 할당합니다. 여기서 x은 레이어 번호 (레이어 1, 레이어 2, 레이어 3 등)이며 숫자는 해당
그래서 Pybrain API를 사용하여 네트워크를 만드는 클래스를 만드는 과정에 있습니다. Pybrain의 API에 내 발을 들여 놓기위한 약간의 프로세스 만 제공됩니다. 제 문제는 클래스에서 범위가 작동하는 방식에 다소 익숙합니다. 기본적으로 프로그램을 올바르게 설정했지만 키 오류가 계속 발생합니다. 조치가 필요한 모든 변수는 함수에서 작성됩니다. 클래스
완벽하게 연결된 PyBrain 네트워크에서 뉴런 및 관련 연결을 추가/제거하는 좋은 방법이 있습니까? 어떤 새로운 것을 그것 (2,4,1) 또는 모든 기존의 무게를 유지하면서 (2,2,1) 네트워크를 만드는 (및 초기화에 대해 from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
net = buildNetwork(2,3,
Pybrain의 SupervisedDataSet 및 buildNetwork 기능을 사용하여 피드 전달 네트워크를 구축했다고 가정합니다. 아키텍처는 10, 5, 2 : 10 입력 노드, 단일 숨겨진 레이어의 5 개의 숨겨진 노드 및 2 개의 출력 노드 일 수 있습니다. 우리가 출력 배열 conn.params을 해석 할 수있는 방법 >>> our_network
필자는 사소한 것처럼 느껴졌지 만 PyBrain 설명서, 여기 또는 다른 곳에서 유용한 것을 찾기 위해 고심했습니다. 문제점이있다 : I는 3 층 (입력 숨겨진 출력) 피드 포워드 네트워크 구축 및 PyBrain 훈련있다. 각 계층에는 세 개의 노드가 있습니다. 나는 새로운 입력으로 네트워크를 활성화하고 결과 레이어의 활성화 값을 숨겨진 레이어에 저장하려고
다음과 같은 기능이 있습니다. y = sin (x) PyBrain 네트워크를 사용하여 기능에 맞게 사용하려면 여기를 클릭하십시오. 실행하면 얻을 수있는 데이터를 얻을 수 있습니다. 그것이 있어야하는 것에서. from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.tools.shortcuts import
그래서 나는 http://pybrain.org/docs/tutorial/fnn.html에서 코드를 따르고있는 동안 10 차원의 데이터 집합에 대한 그리드를 생성하려고합니다. 내가 오류를 구현하고 던지고 코드는 다음과 같습니다 나는 점점 오전 ticks = arange(-3.,6.,0.2)
X, Y = meshgrid(ticks, ticks)
# need
나는 PyBrain의 네트워크를 분류 목적으로 훈련 시켰고 특정 입력을 발동 할 준비가되었습니다. 그러나, 내가 "출력"에 대한 숫자 값을 얻을 것으로 예상하지만, 직접 예측 클래스 레이블을 결정하는 방법이으로
classes = ['apple', 'orange', 'peach', 'banana']
data = ClassificationDataSe