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誰かが pybrain でステップ活性化関数を実装する方法を教えてもらえますか?

例えば。

pybrain.structure.modulesに実装が見つからないようです。

ありがとう

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pybrain を拡張して独自のレイヤーを作成できることがわかりました。ただし、ドキュメントに基づいてこれを行う方法はまだわかりません。ステップアクティベーション関数を実装するレイヤーを作成する方法の例を誰かに見せてもらえますか?

私は以下を使用してpybrainをインストールしようとしています：

gitをインストールし、Windowsコマンドプロンプトを使用して上記のコマンドを実行しました。すべてうまくいきますが、Python IDEを開くと、pybrainをインポートできません。モジュールが存在しません。何か特別なことをすべきだったのだろうか。

気温、風速、気圧、湿度などのローカル測定値を時系列の形で持っているとしましょう。それが世界から知っているすべてです。ときどき、竜巻が私のプローブを通過します。

竜巻は単なるランダムなものではないため、訓練された目が時系列で認識できるパターンがあります...温度、風速などのいくつかの変化は、予測できない変動とともに、何らかの形で相互に関連しています。

竜巻が私の検出器によって「見られた」期間に対応する時系列の間隔を認識するために、何らかの自動方法でそれを行いたいと思います。

それらを認識し、対応する「信頼係数」を与えるには、どの機械学習方法がより適切でしょうか。

竜巻は本質的に不安定な物体であり、さらに何らかの不規則な方法で移動するため、竜巻が検出器の上を前後に移動する可能性があるため、検出器は温度、風速などの同じ変化を常に見るとは限らないことに注意してください。その形状など。私が言いたいのは、時系列の測定値は、竜巻の「静止フレーム」にプロットできるこれらの量の実際の空間プロファイルに対応していないということです。ただし、それは常に、私の目だけで認識できるランダム性を備えた「一種の」同じ機能を表示し、ML に適したタスクであると考えさせます。

その他の質問: 推奨される方法を実装する Python ML ライブラリはありますか? (PyBrain、Scikit ? ...?)

共有重み接続を利用する PyBrain でニューラル ネットワークを作成しようとしていますが、そうするのに問題があります。これらのタイプの接続を使用する例はあまり見つかりませんでしたが、見つけたものとソース コードからそれらの使用方法を収集したと思っていました。しかし、明らかに私はそれほど幸運ではありませんでした。

簡単な例として、次の共有重みニューラル ネットワークを作成しようとしています。

各パスに沿った重みが同じであるという点で、共有したい長方形で示されている接続を共有します (入力ベクトル [x,y] を [y,x] と交換すると、同じ出力が得られるはずです)。

次のコードを使用して、このアーキテクチャを構築しようとしました。

上記のコードでは、mc と mc2 という 2 つの MotherConnections を作成しました。この 2 つのオブジェクトは、図に示すように、それぞれ 1 つ目と 2 つ目の四角形で共有の重みを保持するという考えです。次に、ModuleSlice を使用して、入力モジュールと隠しモジュールを 2 つのグループに分けました。次に、これらのパスを接続するために mc および mc2 コンテナーを使用して addConnections を試みました。

上記のコードを実行してもエラーは発生しません。しかし、最後の net.activate ステートメントのコメントを外してネットワークをテストしようとすると、次のエラーが発生します。

そのため、これが設定されている方法について何か誤解しているに違いないと思います。これらのコマンドの理解のどこで私が迷っているかを指摘できる人に感謝します!

各レコードのサイズが8x128のデータがいくつかあります。このデータのためにニューラルネットワークをトレーニングしたかったのです。

Pybrainニューラルネットワークへの入力として多次元データを使用した例はありますか？ドキュメントを検索したところ、一次元入力の例しか見つかりませんでした。ここにリンクの説明を入力してください

pybrain を使用してこの例を作成します。

出力: [ 0.10563189]

activate() の出力がわかりません。ネットワークがトレーニングされ、トレーニング サンプルの 1 つを使用して出力をテストするので、トレーニング サンプルとまったく同じ値を期待します。入力 [0, 0, 0] は出力 0 を取得する必要があります。ここで何が欠けていますか? 有効な結果を得るにはどうすればよいですか?

さらにややこしいのは、このコードを実行するたびに異なる結果が得られることです。私は明らかに何か間違ったことをしています。それは何ですか？

ある種の機械学習を使用して単純な 2 次元オブジェクトを認識する小さなプロジェクトを考えていました。それぞれのネットワークを 1 種類のオブジェクトのみを認識することに専念させたほうがよいと思います。だからここに私の2つの質問があります：

1. どのようなネットワークを使用すればよいですか? 私が考えることができるのは、単純なフィードフォワード ネットワークとホップフィールド ネットワークの 2 つです。入力がターゲットにどの程度似ているかも知りたいので、Hopfield ネットはおそらく適していません。

2. 教師あり学習を必要とするものを使用し、入力がターゲットにどの程度似ているかを示す出力ユニットが 1 つだけ必要な場合、トレーニング プロセス中にどのような反例を表示する必要がありますか? 肯定的な例を挙げただけでは、うまくいかないと確信しています (ネットワークは常に「はい」と言うようになるだけです)。

画像は低解像度で白黒になります。

やあみんな私は私のpybrainコードで少し助けが必要です。すべてが正常にロードされますが、最初にトレーニングした後、トレーニングエラーは減少しません。実際、それはちょうど13.3484055174でそこに留まっています。私は自分のコードを何度もチェックして他の例と比較してきましたが、一貫して同じ問題が発生します。また、隠しユニットの数、学習率、勢い、体重減少を無駄に変更しようとしました。パラメータを確認しましたが、[-1から1]で始まり、その後、〜240-250に膨れ上がります。なぜそれが機能しないのか誰かがわかるのだろうかと思っていました。私が見逃しているのは本当にシンプルな1ライナーだと確信しています。

私はkaggleの0〜9桁の分類データセットに取り組んでいます。私はすでにランダムフォレストを機能させていますが、このニューラルネットワークも機能させたいと思っています。どんな助けでも大歓迎です。

ほぼ一日中、PyBrainでSVMを作成しようとしていますが、「LIBSVMのインストールが見つかりません。svm.pyとsvmc。*がPYTHONPATHにあることを確認してください！」と表示されます。

私はOSX10.7.5とpython2.7.2を持っています。別々に、libsvmにアクセスしてダウンロードし、Makeの指示に従いました。基本的にそれを解凍し、メインディレクトリで1回、pythonフォルダで1回作成しました。次に、それをpythonライブラリフォルダーに移動しました。

まだダメ。誰か助けてもらえますか？誰かがPyBrainでSVMを実行しましたか？自分の例を実行することすらできません。

ありがとう

DeepBeliefTrainer を PyBrain/Python のデータで動作させるのに問題があります。PyBrain でディープ ラーニングを使用する方法について、unsupervised 以外の例を見つけることができないので、誰かが使用の基本的な概念を示す例を示してくれることを願っています。

私は以下を使用して初期化しようとしました:

回帰に SupervisedDataset を使用しようとしましたが、トレーニングが失敗しました。教師あり機械学習にディープラーニング トレーナーを使用して成功した人はいますか? そして、どうやってそれをしましたか？

私が得るエラー：