pybrain

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    我使用LSTM作爲時間序列預測網絡中的隱藏層功能。輸入規範化是否必要?如果是,data = data/sum(data)是否正確歸一化? 輸出是否應該用輸入標準化?

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    我有一個有兩個隱藏層的神經網絡。我想僅爲第二個隱藏層添加偏置單元。我怎麼做? 適合我的網絡的代碼如下: nn = FeedForwardNetwork() inLayer = LinearLayer(numFeatures) hiddenLayer1 = LinearLayer(numFeatures+1) hiddenLayer2 = SigmoidLayer(numFeatures+1)

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    我有一個使用PyBrain創建的神經網絡,用來預測時間序列。 我正在使用順序數據集函數,並嘗試使用5個先前值的滑動窗口來預測第6個。我的一個問題是,我無法弄清楚如何通過將5個先前的值附加到輸入並將6個作爲輸出來創建所需的數據集。 我也不確定一旦網絡訓練完成後,系列中的值如何精確預測。 發佈低於我的代碼: from pybrain.datasets import SupervisedDataSet

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    我在使用Pybrain訓練DBN時遇到一些困難。 首先,我試圖做的簡單的方法: net = buildNetwork(*layerDims) 我面臨這個問題:How to do supervised deepbelief training in PyBrain?和建議的解決方案只是導致了另一個錯誤: File "/home/WORK/Canopy_64bit/User/lib/python2.

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    我用pybrain做了一個監督神經網絡,它工作的很好,當我用「trainer.testOnData(test_data,verbose = True)」測試它時,我可以看到輸出(和錯誤)但我還想保存它以供進一步分析。我沒有找到pybrain文檔。有沒有人與pybrain合作知道我能做到嗎?謝謝(我希望這不是一個明顯的事情)。

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    我是機器學習的新手,並且正在努力學習如何在Python中爲預測目的開發神經網絡。我遵循了PyBrain的基本教程,併成功地建立了一個神經網絡並對它進行了訓練(監督學習)。這裏是代碼: ds = SupervisedDataSet(2, 1) ds.addSample((0, 0), (0,)) ds.addSample((0, 1), (1,)) ds.addSample((1, 0), (

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    我想在Python中設置一個神經網絡(使用PyBrain)用於預測目的。我已經設置了一個小模擬數據集,但是當擴展這個網絡以適應更大的數據集時,我遇到了一個關於AssertionError的問題。這裏是我的代碼: ds = ClassificationDataSet(231, 1) for x in range(inputData[0].size): ds.addSample(inpu

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    .bmp文件的哪種表示方式對於pyBrain網絡來說能夠識別簡單圖像是有效的?我不確定一維像素序列的簡單饋送是否足夠好。

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    所以我對python和pybrain很新,但是我在網上找到了一個代碼並在其上運行了我自己的數據。當我看着Python Shell中我看到的是 Total error: 0.119794950183 Total error: 0.120078064472 Total error: 0.119334171755 Total error: 0.119215954708 Total error:

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    您可以使用Pybrain的增強學習對動態變化輸出進行學習。例如weather:可以說你有2個屬性Humidity和Wind,輸出將是Rain或者NO_Rain(並且在我使用的文本文件中,所有屬性要麼爲true,要麼爲false)。你可以在這類問題上使用強化學習嗎?我問的原因是有時候即使我們有溼氣也不能保證它會下雨。