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分類のために PyBrain でネットワークをトレーニングし、特定の入力で発射する準備が整いました。しかし、私がするとき

さすがに「出力」は数値が出ますが、予測クラスラベルを直接求める方法はありますか？存在しない場合でも、「出力」の値をクラスラベルにマップするにはどうすればよいですか? ご協力ありがとうございました。

GPU を使用して PyBrain のネットワークのトレーニングを高速化する方法があるかどうか疑問に思っていました。

したがって、PyBrain には、使用できる優れたツールと機能がたくさんあるようです。悲しいことに、それはドキュメンテーション/「チュートリアル」です....非常に....弱いですか？そして、自分がやりたいことをどのように行うかを決定することは非常に困難です。

PyBrain の API をよりよく学習するためのリソースはありますか? それとも、すべて試行錯誤の学習ですか?

前もって感謝します....

そのため、私は Pybrain タイプのプロジェクトに取り組んでおり、その一部で立ち往生しています。vars()['string']これまでのところ、プログラムはタプルを受け取り、'one of them fancy statement ' を使用して変数をそれに割り当てています。具体的には、数字のタプルを受け取り、それを ' layerx' 値に割り当てます。ここxで、 はレイヤーの番号 (順番に、レイヤー 1、2、3 など) であり、数字はそのレイヤーの次元になります。

私が必死にそして謙虚にあなたに助けを求めているプログラムの部分は、プログラムの次のステップであるべきものです。タプルのタプル (タプルの数 = 層の数) を取り、タプルには 1/0 が含まれます。

どのレイヤーでどのタイプの Pybrain レイヤーを使用するかを決定し、そのレイヤーのディメンション値をプラグインして、基本的にそのレイヤー変数を作成することになっています。私は...しばらくそれで遊んでいましたが、本当に...ねじれた...紛らわしいコードブロックを手に入れました。

入り組んだ変数名をご容赦ください。私はそれらをいくらか具体的にすることで賢くなったと思いました:

正直なところ、その中で何が起こっているのか見失いました。最初のタプル " moduleconfig" は、タプルのタプル (ネストされたタプル) であり、タプルの 1 つに 1 が含まれている場合に停止し、その演算子を Pybrain の適切なモジュールと一致させてからプラグインする必要がありました。これは、対応するレイヤー = 寸法が既にリストされているモジュールです。

明らかに何かがひどく間違っていて、私の脳がそれを理解することができないほど遠いです...理由がすべて失われ、それを見るたびに怖くなります...助けてください、または私が作成したことを教えてください嫌悪感か何か、私は推測します...

そのため、与えられた数値入力のみを使用して (pybrain を使用して) ネットワークを作成するクラスを Python で作成しています {Pybrain の API に慣れるためのちょっとしたプロセス}。

私の問題は、スコープがクラスでどのように機能するかについてかなり慣れていないことです。基本的にプログラムを適切にセットアップしているにもかかわらず、キーエラーが返され続けます。

操作が必要なすべての変数はinit関数で作成されます。私がクラスのために取り組んでいるメソッドは、Python の vars()[] メソッドを使用してinit関数で宣言された変数の 1 つを呼び出そうとしています。(コードの一部を実際に見ることができます...ラフ ドラフト: タプルの二項演算子を辞書項目に一致させる

とにかく、方法は次のとおりです。

(スペースの悪さを許してください。うまくコピー アンド ペーストできませんでした。) KeyError を発生させている部分は、変数の値を取得する必要がある "print vars()[self.CONNECT+str(1)]" です。 Connection1" (self.CONNECT = 'Connection') ですが、keyerror を呼び出します。

転送する変数を取得するにはどうすればよいですか? 質問するのに役立つ情報がさらに必要な場合は、質問をできるだけ短くするようにしています.

完全に接続されたPyBrainネットワークにニューロンとそれに関連する接続を追加/削除する良い方法はありますか？私が始めたとしましょう：

すべての古い重みを維持しながら（そしてネットワークを初期化するときに行われるように新しい重みをランダムに初期化する）、それを（2,4,1）または（2,2,1）ネットワークにするにはどうすればよいですか？これを実行したい理由は、進化的学習戦略を使用して最適なアーキテクチャを決定しようとしているためです。「変更」ステップには、ある程度の確率でノードを追加/削除することが含まれます。（入力モジュールと出力モジュールは常に同じである必要があります。）

編集：これを簡単にするNeuronDecomposableNetworkを見つけましたが、それでもニューロンと接続を別々に追跡する必要があるようです。

一部の入力変数が他の変数よりも「重要」になるように NN を作成するにはどうすればよいですか。たとえば、私の入力層に 2 つのニューロンがあり、入力の 1 つが 70% 重要であり、他の 1 つが 30% しか重要ではないことを強調したいとします。これは、数式的には同じことを測定しますが、最初の 1 つが他のものよりも最終結果に大きく貢献するためです。サンプルの計量のようなもので、個々の入力をグローバルに計量したいだけです。

それは可能ですか/意味がありますか?

迷路の問題に似たものを PyBrain に実装しようとしていました。ただし、非常口のある部屋に似ており、エージェントを部屋の 1 つに残して出口を見つけます。これをコンピューター方式に変換するには、部屋間の経路を示す重みを使用して双方向グラフを使用できます。

私は新しい環境を実装しようとしましたが、何をすべきかについて少し迷っています。たとえば、抽象環境クラスに基づいて、私はこれについて考えました:

心から、