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以下は、3つの入力と1つの隠れ層と1つの出力を持つニューラルネットワークのコードです。

私の質問は、この訓練されたニューラルネットワークを使用して特定の入力に基づいて予測を行う場合、どのように行うのですか？

私はニューラル ネットワーク n pybrain を持っており、2 つの入力、非表示層と出力層があります。以下を使用してトレーニングします。

net はニューラル ネットワークで、ds はトレーニング データです。

私の質問は、トレーニングを完了するのに必要な時間をどのように計算できるか、またはトレーニングの進行状況をどのように監視できるかです.ありがとう.

私は現在、株価予測のためにpybrainを使用してニューラルネットワークを作成しようとしています。これまで、私はバイナリ出力のネットワークのみを使用していました。これらのネットワークでは、シグモイド内層で十分でしたが、これが価格を予測するための正しいアプローチではないと思います。問題は、このような完全に線形のネットワークを作成すると、常に次のようなエラーが発生することです。

RuntimeWarning：バックプロパゲーショントレーニング中にスクエアでオーバーフローが発生しました。

私はすでに入力を縮小しました。トレーニングセットのサイズ（トレーニングセットあたり50000エントリ）が原因でしょうか？誰かが以前にこのようなことをしたことがありますか？

与えられた事実に基づいてニューラルネットワークを再現しようとしています.3つの入力、隠れ層、出力があります。私の問題は、重みも与えられているので、トレーニングする必要がないことです。

似たような構造のニューラルネットワークのトレーニングを保存して、それに応じて値を変更できるのではないかと考えていましたが、それでうまくいくと思いますか？他のアイデアはありますか？ありがとうございます。

ニューラルネットワークコード：

PyBrainトレーニングを保存および回復する方法からトレーニングを保存してコードをロードしますか？

UCI のデータセットを使用した分類のために、粒子群最適化を使用して MLP ニューラル ネットワークをトレーニングしています。PyBrain を使用して NN を構築し、カスタム コードを使用してネットワークをトレーニングしています。私の質問は、PSO の Xmax、Xmin パラメータ (つまり、NN の重みの範囲) をどのように選択するかということです。

パイソンのバージョンを確認する

内のパッケージを一覧表示しますvirtualenv

インタプリタをロードする

PyBrainのドキュメントBuilding Networks with Modules and Connectionsに従って、(buildNetwork ショートカットを使用するのとは対照的に) ニューラル ネットワークを部分的に構築しています。単純な 3 層 (入力、非表示、出力) のニューラル ネットワークを構築しています。バイアスユニットを正しく追加するにはどうすればよいですか?

BiasUnit次のようにモジュールを構築すると思います。

これは正しい方法ですか？FullConnectionオブジェクトを作成する必要がありますか? もしそうなら、何を接続すればよいですか？

csvファイルからPyBrainデータセットにデータを正しくロードする作業コードがいくつかあります:

今、代わりに numpy の loadtxt 関数を使用するようにこのコードを書き直そうとしています。addSample は、一度に 1 行ずつデータを追加するのではなく、numpy 配列を取ることができると思います。

読み込まれた numpy 配列が mxn 次元であると仮定すると、最初の mx (n-1) データ セットを最初のパラメーターとして、データの最後の列を 2 番目のパラメーターとして渡すにはどうすればよいですか? これは私がしようとしているものです:

しかし、次のエラーが発生します。

どうすればこれを修正できますか?

次のような関数があります: y = sin(x) PyBrain ネットワークを使用して関数に適合させたいのですが、これが私がしたことです: 実行すると、得られるデータが得られます。得られるデータは本来あるべきものとはかけ離れています.

10次​​元のデータセットのグリッドを生成しようとしていますが、その間、http：//pybrain.org/docs/tutorial/fnn.htmlのコードに従っています。私が実装してエラーをスローしているコードは次のとおりです。

私が得ているエラーは次のとおりです。

エラーを修正する方法がわかりません。