問題タブ [pybrain]

Python3.2にpybrainをインストールしようとしています。ここに、https ：//github.com/pybrain/pybrain/pull/85が機能するはずだと書かれています。しかし、それは私にはありません。

私は試した：

$ export PYTHONPATH = $ PYTHONPATH：'/ home / luis / Documents / pybrain /'https://github.com/pybrain/pybrain/pull/85

これはPython2.7でうまく機能します。

誰かがそれを機能させましたか？

特定の商品セットの販売価格を予測しようとしています。pybrainでRecurrentNetworkとBackpropTrainerを使用しています。これが私のコードです、

ここでは、numpy配列であるtrainとtargetを使用してモデルをトレーニングし、52-len（NU）+5は属性（機能）の数です。有効なアイテムごとに、販売価格を予測する必要があります。問題は、有効なすべてのアイテムについて、最初のアイテムを除いて同じセール価格を取得することです。私は何を間違えましたか？前もって感謝します。

配列の寸法は次のとおりです。

電車-401125、52-len（NU）+5

ターゲット-401125、1

有効-11573、52-len（NU）+5

PyBrainで単純なフィードフォワードニューラルネットワークを作成して、文字を分類しています（26の小文字、26の大文字、10の数字）

2つの異なるドキュメントがあります。1つは大文字と数字のみで、もう1つは小文字と数字と大文字です。

2つの異なるネットワークを作成する必要がありますか？最初のドキュメントが処理されているときに大文字のノードを無効にする方法はありますか？より多くのドキュメント（ドキュメントの画像）が後でプロジェクトに統合される場合、他の組み合わせもあります。それらすべてのために新しいネットワークを作成することは退屈に思えます。

前もって感謝します

PS：pyBrainに関する本当に（本当に）良いチュートリアルを知っている人はいますか？私は初心者であり、ドキュメントは本当に単純な例のみを扱っています。

以下のコードを使用します。

次のように同じ出力を取得します。

出力: [3.479] 正しい: [11.86] エラー: 35.12389858 出力: [3.479] 正しい: [12.1] エラー: 37.16423359 出力: [3.479] 正しい: [12.28] エラー: 38.73228485

次に、作成されたネットワーク構造:

どこにエラーがありますか？

私は pybrain で少し遊んで、カスタム アーキテクチャを使用してニューラル ネットワークを生成し、バックプロパゲーション アルゴリズムを使用してそれらを教師付きデータ セットにトレーニングする方法を理解しました。

しかし、最適化アルゴリズムと、タスク、学習エージェント、および環境の概念に混乱しています。

例: (1) のようなニューラル ネットワークを実装して、pybrain 遺伝的アルゴリズム (2) を使用して XOR データセットを分類するにはどうすればよいでしょうか?

(1)pybrain.tools.shortcuts.buildNetwork(2, 3, 1)

(2)pybrain.optimization.GA()

私は pybrain を利用して、6 つの入力次元と 1 つの実数値出力次元を持つネットワークを構築しています。私が使用するコードを以下に示します。

ここで train は Dataset 型です。trainer.testOnData() で行われた予測を numpy 配列として取得したいと考えています。エラーとともに予測結果を表示できますが、配列として表示したいです。とにかくこれができることはありますか？

LSTM レイヤーを使用して、複数のメモリ セルを多重化しています。とはいえ、いくつかの入力オプションがあるので、そのうちの 1 つだけを非表示レイヤーにフィードしたいと考えています。このような方法で LSTM への入力を調整したので、cell_input に加えて、input_gate、forget_gate、および output_gate に基づいて適切なセルが選択されます。

ただし、LSTM レイヤーはメモリ セルの値を変換するようですが、そのまま出力に渡すことを期待しています。

たとえば、便宜上、input_gate、forget_gate、cell_input、および output_gate に対応するグループに出力した次の入力を渡します。

グループが示すように、LSTM レイヤーがci[0]、ci[1]、およびのみをci[5]出力に渡すようにしogます。ただし、出力バッファーに表示される内容は異なります。

私にとってまったく無意味というわけではありませんが (0 番目と 1 番目のエントリは残りのエントリよりわずかに大きい)、この出力は[.5 .5 0. 0. 0.]私が期待したものではありません。

私が LSTM について学んだことから、メモリ セルから実際の出力への遷移機能はないようです。

したがって、適切なデータでトレーニングした PyBrain に ClassificationDataSet があります。つまり、入力は次のとおりです。

パターンはシンプルです。偶数の 1 がある場合、出力は 1 である必要があります。それ以外の場合は 0 です。次の入力を実行します。

そして、ニューラル ネットワークがパターンを認識するかどうかを確認します。前に言ったように、私はすでにネットワークを訓練しました。上記の入力に対してそれを検証するにはどうすればよいですか?

御時間ありがとうございます！

パッケージ「pybrain」を使用して、画像を認識するニューラル ネットワークを構築しようとしています。写真を分析する部分は非常にうまく機能していますが、pybrain の初心者として、私はそれを使用することに慣れていません。どういうわけか、次のエラーが発生し続けます。

私はこの問題を1日ほど解決しようとしましたが、まだ解決していません。ここに私のコードの一部があります:

入力が各セル 72 個のセルを含む 2 次元であると仮定します。

編集：要求どおり、エラー全体：

次のコードが機能していることを指摘しておくと役立つ場合があります。

答えてくれてありがとう、私は問題を見つけました-使用されるべきであった正しい機能はbuildNewNetworkの代わりにbuildNetworkです。