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我正在學校介紹機器學習課程,並且我們已經顯示的所有人工神經網絡在輸入到任何神經元的激活函數之前都有輸入加權和求和。在PyBrain中,當創建人工神經網絡時,是在加入激活函數之前加權和求和的神經元的輸入?
我正在爲作業創建一個ANN,我想知道這是否也是在PyBrain中自動完成的?
我正在學校介紹機器學習課程,並且我們已經顯示的所有人工神經網絡在輸入到任何神經元的激活函數之前都有輸入加權和求和。在PyBrain中,當創建人工神經網絡時,是在加入激活函數之前加權和求和的神經元的輸入?
我正在爲作業創建一個ANN,我想知道這是否也是在PyBrain中自動完成的?
是的。 Pybrain的各種節點通過定義的類型提供繼承激活功能。請參閱這裏的文檔:
http://pybrain.org/docs/tutorial/netmodcon.html
在手動創建的模塊,您可以定義使用激活函數的類型。 Pybrain支持Sigmoid,Linear,Gaussian,Softmax,Tanh和其他一些內存服務。爲了測試這個,創建一個單層網絡並激活它。
from pybrain.structure import SigmoidLayer
module = SigmoidLayer(1)
print module.activate([.05])
感謝您的回答。我想爲功課做一個多層感知器,如果我沒有弄錯,感知器爲它們的激活功能包含一個逐步的功能。但文檔中的多層感知器示例使用sigmoid。 http://pybrain.org/docs/tutorial/netmodcon.html – itsSLO
逐步不支持反向傳播,因此我不認爲它是在pybrain中實現的。您需要編寫一個自定義的NeuronLayer集成,使用我相信的閾值。參考:http://pybrain.org/docs/tutorial/extending-structure.html – Vaune