pybrain

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    我開始使用Pybrain這個好的神經網絡算法。如果有人已經熟悉它,那麼這個軟件包是否也可以進行多標籤分類? 多標籤與多類分類不同,因爲一個實例可以有多個類作爲他們的輸出/目標。

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    我使用pybrain構建Noyron網絡,但我想將outclass改爲Sigmoid而不是原樣使用線性層。 這是我創建的網絡: net=buildNetwork(108,100,1) 這是我打算做(但不工作): net=buildNetwork(108,100,1,outClass='Sigmoid')

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    目前我正在使用pybrain的NFQ算法。我想嘗試不同類型的網絡(隱藏層中的神經元數量,例如)是否有可能這樣做? self.controller = ActionValueNetwork(3,3) 例如,讓我設置輸入和輸出神經元。 感謝

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    有人知道pybrain是否在並行體系結構中工作?如果不是,哪個庫可用於多核處理器中的人工神經網絡? 非常感謝!

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    我一直在努力創建一個使用pybrain的神經網絡,並且由於某種原因對它進行傳播訓練後,它無法訓練我的網絡。任何我在超出維度中使用超過兩個類的數據集,都會將我的所有觀察數據放到一個類別中。有誰知道爲什麼會發生這種情況?代碼和一些輸出如下。 import scipy import numpy from pybrain.datasets import ClassificationDataSet

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    我在具有多個輸出層的RecurrentNetwork上使用PyBrain BackPropTrainer。我需要分別爲這些圖層獲取訓練錯誤。我應該怎麼做 - 即擴展源代碼本身,還是有辦法做到這一點? 我已經看過BackPropTrainer.train()但是這隻會返回整個網絡的一個值,每個訓練步驟。 This question地址獲取單個模塊的激活值,但僅限於培訓後。 不確定從哪裏開始。 謝謝!

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    我正在嘗試構建用於預測的遞歸神經網絡。我正在做PyBrain。 我已經創建了兩個簡單的腳本來測試思想和技術,然後再將它們實現爲更復雜的東西。 我試着按照經過驗證的代碼儘可能多地工作,即: 對stackoverflow和github。 在第一個例子我想給過去的值的時間表預測罪值: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """An examp

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    我面對這個問題: 我必須建立一個具有近似未知函數f:R^2 -> R^2的FFNN。我擁有的檢查網絡的數據是一維R向量。我知道功能g:R^2->R將網絡的輸出映射到我的數據空間。所以我會使用神經網絡作爲數據中的偏倚過濾器。但我面臨兩個問題: 首先,我該如何訓練我的網絡? 其次,我正在考慮添加一個額外的隱藏圖層,該圖層可以映射R^2->R並讓網絡訓練本身找到正確的地圖,然後移除額外的圖層。這個算法是

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    我想寫一個神經網絡(經過適當的訓練)識別某些道路標誌,併爲每種類型的標誌返回不同的輸出。 在我開始訓練我的網絡之前,我注意到pybrain網站上他們的數據集總是一個值數組,每個條目都包含一個輸入和一個目標。我爲我的NN圖像已被轉換爲灰度像素數據(一個簡單的數組數組)。爲了訓練每組數據,我需要爲每個像素添加一個目標值嗎?如果是這樣,我會怎麼做呢?

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    如何在Mac OS X Mountain Lion上安裝pybrain?我已經安裝了Python。