現時点では、pybrain の NFQ アルゴリズムを使用しています。さまざまな種類のネットワーク (隠れ層のニューロンの数など) を試してみたいのですが、これを行う可能性はありますか?
self.controller = ActionValueNetwork(3,3)
たとえば、入力ニューロンと出力ニューロンを設定します。
ありがとう
現時点では、pybrain の NFQ アルゴリズムを使用しています。さまざまな種類のネットワーク (隠れ層のニューロンの数など) を試してみたいのですが、これを行う可能性はありますか?
self.controller = ActionValueNetwork(3,3)
たとえば、入力ニューロンと出力ニューロンを設定します。
ありがとう
残念ながら、コンストラクターが 1 つしかないため、pyBrain 自体が提供する関数ではこれを行うことができないことがわかりましたActionValueNetwork
。
しかし、この目標を達成するために、自分で pyBrain にいくつかの機能を追加することができます。私は昨日pyBrainのこの部分を調べてきましたが、これを行うのはそれほど難しくないようでした. クラスのファイルpybrain/rl/learners/valuebased/interface.py
を見てください。ActionValueNetwork
より多くの引数を使用して独自のコンストラクターを追加し、BuildNetwork()
それを使用して呼び出すことができます。BuildNetwork()
関数については、pybrain/tools/shortcuts.py
これが役立つことを願っています!