pybrain

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    用下面的代码在网络中总是等于: tf = open('defl_07h.csv','r') for line in tf.readlines(): data = [float(x) for x in line.strip().split(';') if x != ''] indata = tuple(data[:1]) outdata = tuple(data[1

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    我正在使用包'pybrain'并尝试构建可识别图像的神经网络。分析照片的部分工作得很好,但作为一个刚接触pybrain的人 - 我不习惯使用它。不知怎的,我不断收到以下错误: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'indim' 我试图解决这个问题如一日左右,仍然没有得到它。这里是我的代码的一部分: target=np.array

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    嘿,我需要一些帮助,我的pybrain代码。一切正常,但训练后第一次训练错误不会下降。事实上,它恰好停留在13.3484055174处。我已经多次检查我的代码并将其与其他示例进行比较,但我始终得到同样的问题。我也已经尝试改变隐藏单位的数量,学习速度,势头,重量减轻到无济于事。我检查了参数,它从[-1到1]开始,然后吹到〜240-250。我想知道是否有人能看到它为什么不起作用。我相信这是一个非常简单

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    对于几乎所有的一天,我一直试图在PyBrain上创建一个SVM,但它提供了“无法找到LIBSVM安装,请确保svm.py和svmc。*在PYTHONPATH中! 我有OSX 10.7.5和python 2.7.2 另外,我去下载了libsvm,然后我按照Make的说明进行操作。基本上解压缩它,然后在主目录中创建一次,并在python文件夹中创建一次。然后我将它移动到python库文件夹。 还是不行

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    我需要解决前馈网络的回归问题,我一直在尝试使用PyBrain来做到这一点。由于没有关于pybrain引用的回归示例,我尝试将其作为回归的分类示例来代替,但没有成功(分类示例可在此处找到:http://pybrain.org/docs/tutorial/fnn.html)。以下是我的代码: 这第一个函数将我的数据以numpy数组形式转换为pybrain SupervisedDataset。我使用Su

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    我无法让DeepBeliefTrainer在PyBrain/Python中处理我的数据。由于除了无人监督如何在PyBrain中使用深度学习外,我找不到任何示例,所以我希望有人可以举例说明使用的基本概念。 我曾尝试使用初始化: epochs = 100 layerDims = [768,100,100,1] net = buildNetwork(*layerDims) dataset = s

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    我正在利用pybrain构建一个具有6个输入维度和一个实值输出维度的网络。我使用的代码如下所示: network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim) trainer = BackpropTrainer(network, train) trainer.trainOnDataset(train, 8000) print 'MSE trai

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    我试图在python 3.2上安装pybrain。它在这里说:https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85它应该工作。但它不适合我。 我想: $出口PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: '/家庭/路易斯/文档/ pybrain /' https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85 这对于Python 2.

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    我试图预测给定的一组商品的销售价格。我在pybrain中使用了RecurrentNetwork和BackpropTrainer。这是我的代码, def nnet(train, target, valid): ds = SupervisedDataSet(52-len(NU)+5, 1) for i in range(len(train)): ds.appendL

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    我正在使用LSTM图层在多个存储单元之间复用。这就是说,有几个输入选项,我只想将其中的一个输入到隐藏层。我以这种方式安排了LSTM的输入,所以它会根据input_gate,forget_gate和output_gate选择一个合适的单元,除了cell_input之外,还会传递给它。 但是,似乎LSTM层转换了存储单元的值,而我期望它将它们按原样传递给输出。 例如,我传递下列输入,这是我在对应于in