pybrain

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    用下面的代碼在網絡中總是等於: 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'並嘗試構建可識別圖像的神經網絡。分析照片的部分工作得很好,但作爲一個剛接觸pybrain的人 - 我不習慣使用它。不知怎的,我不斷收到以下錯誤: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'indim' 我試圖解決這個問題如一日左右,仍然沒有得到它。這裏是我的代碼的一部分: target=np.array

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    嘿,我需要一些幫助,我的pybrain代碼。一切正常,但訓練後第一次訓練錯誤不會下降。事實上,它恰好停留在13.3484055174處。我已經多次檢查我的代碼並將其與其他示例進行比較,但我始終得到同樣的問題。我也已經嘗試改變隱藏單位的數量,學習速度,勢頭,重量減輕到無濟於事。我檢查了參數,它從[-1到1]開始,然後吹到〜240-250。我想知道是否有人能看到它爲什麼不起作用。我相信這是一個非常簡單

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    對於幾乎所有的一天,我一直試圖在PyBrain上創建一個SVM,但它提供了「無法找到LIBSVM安裝,請確保svm.py和svmc。*在PYTHONPATH中! 我有OSX 10.7.5和python 2.7.2 另外,我去下載了libsvm,然後我按照Make的說明進行操作。基本上解壓縮它,然後在主目錄中創建一次,並在python文件夾中創建一次。然後我將它移動到python庫文件夾。 還是不行

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    我需要解決前饋網絡的迴歸問題,我一直在嘗試使用PyBrain來做到這一點。由於沒有關於pybrain引用的迴歸示例,我嘗試將其作爲迴歸的分類示例來代替,但沒有成功(分類示例可在此處找到:http://pybrain.org/docs/tutorial/fnn.html)。以下是我的代碼: 這第一個函數將我的數據以numpy數組形式轉換爲pybrain SupervisedDataset。我使用Su

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    我無法讓DeepBeliefTrainer在PyBrain/Python中處理我的數據。由於除了無人監督如何在PyBrain中使用深度學習外,我找不到任何示例,所以我希望有人可以舉例說明使用的基本概念。 我曾嘗試使用初始化: epochs = 100 layerDims = [768,100,100,1] net = buildNetwork(*layerDims) dataset = s

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    我正在利用pybrain構建一個具有6個輸入維度和一個實值輸出維度的網絡。我使用的代碼如下所示: network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim) trainer = BackpropTrainer(network, train) trainer.trainOnDataset(train, 8000) print 'MSE trai

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    我試圖在python 3.2上安裝pybrain。它在這裏說:https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85它應該工作。但它不適合我。 我想: $出口PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: '/家庭/路易斯/文檔/ pybrain /' https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85 這對於Python 2.

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    我試圖預測給定的一組商品的銷售價格。我在pybrain中使用了RecurrentNetwork和BackpropTrainer。這是我的代碼, 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圖層在多個存儲單元之間複用。這就是說,有幾個輸入選項,我只想將其中的一個輸入到隱藏層。我以這種方式安排了LSTM的輸入,所以它會根據input_gate,forget_gate和output_gate選擇一個合適的單元,除了cell_input之外,還會傳遞給它。 但是,似乎LSTM層轉換了存儲單元的值,而我期望它將它們按原樣傳遞給輸出。 例如,我傳遞下列輸入,這是我在對應於in