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    PyBrain無法訪問API/Index中列出的函數

    所以，我會簡化它。 Pybrain的API顯示他們有一個函數，例如buildNetwork()。它說這是在pybrain.tools.shortcut.buildNetwork，如果這是有道理的？ 問題是，.shortcut不存在。我對使用API​​非常陌生，但在我看來，這個函數甚至不存在。 幫助？
    python pybrain 2012-07-11

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    如何加快使用我的GPU對網絡的培訓？

    我想知道是否有方法可以使用我的GPU來加速PyBrain中網絡的訓練。
    python neural-network gpu pybrain 2012-05-23

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    將元組中的二元運算符匹配到字典項目

    所以，我正在研究一個Pybrain類型的項目，並且我被卡住了一部分。 到目前爲止，程序需要一個元組並使用'其中一個花式的vars()['string']語句爲其分配變量。具體而言，它需要在數量的元組並將其分配給一個「layerx」值，其中x是層的數量（按順序，層1，2，3，等），使得所述數字是該尺寸層。 程序我拼命謙卑地來找你幫助的部分是什麼，應在程序中的下一個步驟;它需要一個元組的元組（元組的數
    python tuples pybrain 2012-07-21

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    在一個類中變量的範圍有問題嗎？

    所以我在做僅僅使用數字輸入它給{只是一個小過程，讓我的腳在Pybrain的API溼} Python中的類，它創建了一個網絡（與pybrain）的過程。 我的問題是，我寧願不熟悉的領域中類是如何工作的，而我基本上是有程序設置不當，它使返回KeyError異常。 所有需要處理的變量都在init函數中創建;我正在爲該類工作的方法試圖調用其中的一個變量，這些變量在Python中使用vars（）[]方法在i
    python scope pybrain 2012-07-24

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    PyBrain神經元操縱

    有沒有一種很好的方法來將神經元及其關聯連接添加到/從完全連接的PyBrain網絡中/從其中移除？說我開始： from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork net = buildNetwork(2,3,1) 我怎麼會去使它成爲一個（2,4,1）或（2,2,1）的網絡，同時保持所有舊的權重（和初始化任何新的到像初始化網絡時那樣是隨機的）？我想這
    python neural-network pybrain 2012-07-25

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    Pybrain的網絡架構的數據結構是什麼？

    假設我們已經使用Pybrain的SupervisedDataSet和buildNetwork函數構建了前饋網絡。該架構可以是10,5,2：10輸入節點，單個隱藏層中的5個隱藏節點以及2個輸出節點。 >>> our_network = buildNetwork(10,5,2) >>> for mod in our_network.modules: ... for conn in our_netw
    python neural-network pybrain 2012-06-06

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    PyBrain網絡中所有節點的激活值

    我覺得這應該是微不足道的，但我一直在努力在PyBrain文檔中找到有用的東西，在這裏或其他地方。 問題是這樣的： 我有一個三層（輸入，隱藏，輸出）的前饋和內置在PyBrain訓練網絡。每層有三個節點。我想用新穎的輸入激活網絡，並將結果的激活值存儲在隱藏層。據我所知，net.activate（）和net.activateOnDataset（）將只返回輸出層節點的激活值，並且是激活網絡的唯一方法。 如
    python neural-network pybrain 2012-09-15

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    神經網絡的加權輸入

    我該如何製作一個NN，使得一些輸入變量比其他「更重要」。例如，假設我的輸入層有2個神經元，我想強調一個輸入是70％重要，另一個只有30％，因爲儘管公式表達他們測量的是同樣的東西，但第一個輸入對最終結果的貢獻比其他更多。就像稱重樣品一樣，只是我想在全球範圍內對各個輸入進行權衡。 這甚至可能/有意義嗎？
    python neural-network pybrain 2012-08-03

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    Pybrain中的詞類分類：輸入向量中不同數量的序列

    我試圖使用PyBrain實現一個簡單的單個數字分類器。我有許多記錄的數字的訓練數據，從0到9的數字，並寫了一個腳本來提取每個例子的MFCC。爲了保持簡單（現在），我只計算13個係數，並且每10ms對音頻文件進行一次採樣。由於每個記錄的訓練實例具有不同的持續時間，例如，對於所有「零」的集合的樣本數量，每個樣本的數量都會改變，這取決於音頻有多長。因此，對於「零」的一些例子，我有一個形狀的MFCC訓練矢
    neural-network pybrain 2012-10-04

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    PyBrain增強學習 - 迷宮和圖形

    我試圖在PyBrain中實現類似於迷宮問題的東西。但是，它與帶有緊急出口的房間更類似，您可以在其中一個房間留下代理以找到出口。 要將此轉換爲計算機方法，可以將雙向圖形與顯示房間之間路徑的權重一起使用。 我試圖實現一個新的環境，但我有點失落什麼應該是什麼。 例如，基於所述抽象環境I類想到這一點： #!/usr/bin/python2.7 class RoomEnv(Environment):
    python-2.7 reinforcement-learning pybrain 2012-08-16
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