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値を予測しています。2 つの入力レイヤーと出力レイヤーがあります。これは、PyBrain ネットワークをトレーニングしてテストしたコードです。ネットワークに一連の入力を与える方法と結果を取得する方法がありません。前進するために私を助けてください。

 ds = SupervisedDataSet(2,1)
 tf = open('data.csv','r')
 for line in tf.readlines():
 data = [float(x) for x in line.strip().split(',') if x != '']
 indata =  tuple(data[:2])
 outdata = tuple(data[2:])
 ds.addSample(indata,outdata)

 n = buildNetwork(ds.indim,8,8,ds.outdim,recurrent=True)
 t = BackpropTrainer(n,learningrate=0.01,momentum=0.5,verbose=True)
 t.trainOnDataset(ds,1000)
 t.testOnData(verbose=True)

入力を与え、入力を予測するために次に何をすべきか、その入力セットの結果を取得するにはどうすればよいですか。ありがとう！！

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入力を提供するネットワークの.activate()メソッドを呼び出す。データセットでより実践的なアクティブ化もあります。

ちょっとしたヒントとして、Python のネイティブcsvモジュールを使用できます。

于 2012-11-18T20:21:45.097 に答える