我玩过一些pybrain，了解如何使用自定义架构生成神经网络，并使用反向传播算法将它们训练为有监督的数据集。但是，我对优化算法以及任务、学习代理和环境的概念感到困惑。例如:如何使用pybrain遗传算法(2)实现诸如(1)的神经网络来对XOR数据集进行分类？(1)pybrain.tools.shortcuts.buildNetwork(2,3,1)(2)pybrain.optimization.GA() 最佳答案 我终于解决了!!一旦你知道如何，它总是很容易!本质上，GA的第一个参数是适应度函数(在文档中称为评估器)，它必须将第二个
我有以下代码，来自PyBrain教程:frompybrain.datasetsimportSupervisedDataSetfrompybrain.supervised.trainersimportBackpropTrainerfrompybrain.tools.shortcutsimportbuildNetworkfrompybrain.structure.modulesimportTanhLayerds=SupervisedDataSet(2,1)ds.addSample((0,0),(0,))ds.addSample((0,1),(1,))ds.addSample((1,0),(
我有以下代码，来自PyBrain教程:frompybrain.datasetsimportSupervisedDataSetfrompybrain.supervised.trainersimportBackpropTrainerfrompybrain.tools.shortcutsimportbuildNetworkfrompybrain.structure.modulesimportTanhLayerds=SupervisedDataSet(2,1)ds.addSample((0,0),(0,))ds.addSample((0,1),(1,))ds.addSample((1,0),(
PyBrain是一个基于Python的库，用于创建神经网络。我看过他们网站上的教程，但它们似乎对我帮助不大。我打算做的模拟是让一辆汽车在轨道上行驶，配备5个测距仪，显示它与墙壁之间的当前距离，范围在0.0和1.0之间。健身基于平均速度。(越高越好)输出将是一个数字，表示您在那个特定时刻转了多少，一直向右的是1.0，一直向左的是-1.0或0.0，以更简单的为准。我假设使用这个设置我会有5个输入神经元和1个输出神经元。举个例子，我假设我有4个隐藏的神经元。我们还假设我创建了一个名为runSimulation()的函数，该函数将神经网络作为参数，使用该神经网络驱动汽车沿着路线行驶，并返回平均
在PyBrain之后文档，BuildingNetworkswithModulesandConnections，我正在分段构建神经网络(与使用buildNetwork快捷方式相反)。我正在构建一个简单的3层(输入、隐藏、输出)神经网络。如何正确添加偏置单元？我猜我构建了一个BiasUnit模块，如下所示:b=BiasUnit(name='bias')network.addModule(b)这是正确的方法吗？我必须创建FullConnection对象吗？如果是这样，我应该连接什么？ 最佳答案 已实现PyBrain是开源的，我的Pytho
我觉得这应该是微不足道的，但我一直在努力在PyBrain文档、此处或其他地方找到任何有用的东西。问题是这样的:我有一个在PyBrain中构建和训练的三层(输入、隐藏、输出)前馈网络。每层有三个节点。我想用新的输入激活网络，并将节点的激活值存储在隐藏层。据我所知，net.activate()和net.activateOnDataset()只会返回输出层节点的激活值，并且是激活网络的唯一方法。我如何获得PyBrain网络的隐藏层激活？我不确定示例代码在这种情况下会有多大帮助，但这里有一些(使用精简的训练集):frompybrain.tools.shortcutsimportbuildNet
我最近开始使用pyBrain进行一些机器学习研究。我对GA和ANN都很感兴趣——尽管pyBrain主页将GA列为该库的一项功能，但pyBrain文档中似乎没有任何关于GA编程的内容(例如染色体选择、适应度函数)等)，PyBrain网站(AFAIK)上没有涉及GA的示例。此外，同样令人惊讶的是，我使用PyBrain查找GA示例的所有搜索也一无所获。有人有使用pyBrain显示GA示例的代码链接吗？ 最佳答案 PyBrain是一个非常广泛的库，它的重点实际上似乎围绕神经网络而不是整个优化算法。大多数引用PyBrain的学术论文的主题部分
我正在尝试使用PyBrain进行一些简单的神经网络训练。我不知道该怎么做的是从文件中加载训练数据。他们的网站上没有任何解释。我不关心格式，因为我现在可以构建它，但我需要在文件中进行，而不是手动逐行添加，因为我将有数百行。 最佳答案 这是我的做法:ds=SupervisedDataSet(6,3)tf=open('mycsvfile.csv','r')forlineintf.readlines():data=[float(x)forxinline.strip().split(',')ifx!='']indata=tuple(data[
PyBrain是一个python库，提供(除其他外)易于使用的人工神经网络。我无法使用pickle或cPickle正确序列化/反序列化PyBrain网络。请看下面的例子:frompybrain.datasetsimportSupervisedDataSetfrompybrain.tools.shortcutsimportbuildNetworkfrompybrain.supervised.trainersimportBackpropTrainerimportcPickleaspickleimportnumpyasnp#generatesomedatanp.random.seed(939
我无法让DeepBeliefTrainer在PyBrain/Python中处理我的数据。由于我找不到关于如何在PyBrain中使用深度学习的非监督示例，所以我希望有人可以提供示例来展示基本的使用概念。我尝试使用以下方式进行初始化:epochs=100layerDims=[768,100,100,1]net=buildNetwork(*layerDims)dataset=self.datasettrainer=DeepBeliefTrainer(net,dataset=dataSet)trainer.trainEpochs(epochs)我尝试使用SupervisedDataset进行回
