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python - 如何创建简单的 3 层神经网络并使用监督学习进行教学？

coder 2023-08-26 原文

基于 PyBrain's tutorials我设法拼凑了以下代码:

#!/usr/bin/env python2
# coding: utf-8

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork, LinearLayer, SigmoidLayer, FullConnection
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer

n = FeedForwardNetwork()

inLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outLayer = LinearLayer(1)

n.addInputModule(inLayer)
n.addModule(hiddenLayer)
n.addOutputModule(outLayer)

in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)

n.addConnection(in_to_hidden)
n.addConnection(hidden_to_out)

n.sortModules()

ds = SupervisedDataSet(2, 1)
ds.addSample((0, 0), (0,))
ds.addSample((0, 1), (1,))
ds.addSample((1, 0), (1,))
ds.addSample((1, 1), (0,))

trainer = BackpropTrainer(n, ds)
# trainer.train()
trainer.trainUntilConvergence()

print n.activate([0, 0])[0]
print n.activate([0, 1])[0]
print n.activate([1, 0])[0]
print n.activate([1, 1])[0]

本应学习 XOR 函数，但结果似乎很随机:

0.208884929522

0.168926515771

0.459452834043

0.424209192223

或

0.84956138664

0.888512762786

0.564964077401

0.611111147862

最佳答案

您的方法有四个问题，阅读后很容易识别Neural Network FAQ :

  • Why use a bias/threshold? : 你应该添加一个偏置节点。缺乏偏差使得学习非常有限:网络表示的分离超平面只能通过原点。有了偏置节点，可以自由移动，更好地拟合数据:

    bias = BiasUnit()
n.addModule(bias)

bias_to_hidden = FullConnection(bias, hiddenLayer)
n.addConnection(bias_to_hidden)

  • Why not code binary inputs as 0 and 1? :所有样本都位于样本空间的一个象限中。移动它们使其散布在原点周围:

    ds = SupervisedDataSet(2, 1)
ds.addSample((-1, -1), (0,))
ds.addSample((-1, 1), (1,))
ds.addSample((1, -1), (1,))
ds.addSample((1, 1), (0,))

    (相应地修复脚本末尾的验证码。)

  • trainUntilConvergence 方法使用验证工作，并执行类似于 early stopping method 的操作.对于这么小的数据集，这没有意义。请改用 trainEpochs。 1000 epochs 已经足够网络学习这个问题了:

    trainer.trainEpochs(1000)

  • What learning rate should be used for backprop? :调整学习率参数。这是你每次使用神经网络时都会做的事情。在这种情况下，值 0.1 甚至 0.2 会显着提高学习速度:

    trainer = BackpropTrainer(n, dataset=ds, learningrate=0.1, verbose=True)

    (注意 verbose=True 参数。在调整参数时观察错误的行为方式至关重要。)

通过这些修复，对于给定网络和给定数据集，我得到了一致且正确的结果，并且错误小于 1e-23。

关于python - 如何创建简单的 3 层神经网络并使用监督学习进行教学？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32655573/

神经教学codeaddSamplenoreferrerpythonpython-2.7pybrain

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