問題タブ [pybrain]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - PyBrain、NFQ カスタマイズ ネットワーク
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?
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
python - 並列アーキテクチャの PyBrain ライブラリ
pybrain が並列アーキテクチャで動作するかどうかを知っている人はいますか? そうでない場合、マルチコア プロセッサで人工ニューラル ネットワークを使用できるのはどのライブラリですか? どうもありがとう！
numpy - Pybrain 回帰が妥当な値に収束しない
私は PyBrain の初心者 (そして ANN の初心者) であるため、PyBrain の使用に慣れるために、sin 関数のトレーニングを試みました。私の出力はほとんど意味がありません---各データポイントに対して、0、-0、または固定の実数の出力を取得します（以下の例では実数を取得します）。これは、私が正しくトレーニングしていないことを示しています。
SupervisedDataSet(1,1) を介して 1 つの入力と 1 つの出力を持つデータセットを作成し、BackPropTrainer() を使用してトレーニングすることでトレーニングを試みてきました。私は PyBrain のドキュメントを広範囲に読みましたが、かなりまばらで、例はあまり良くありません。私の入力は範囲 (0,1000) の整数であり、出力/ターゲットは単純にその整数の正弦に定数を掛けたものです (したがって、0 から 2pi の間で評価されます)。コードは以下のとおりです。
私の出力は次のようになります。
1000 の出力すべてが 0.016 と評価されました。誰か提案がありますか、または良い例を教えてくれますか? しばらくぐるぐる回っています。些細なことを見逃しているか、ANNまたは機械学習全般の基本的な概念が欠けていると思います。さらに情報を提供すると役立つかどうかをお知らせください。ありがとう！
python - Python の「ここ、どこ」の構造
これは、PyBrain の Web サイトからの抜粋です。私は何が起こっているのかほとんど理解していますが、1行で完全に困惑しています。Pythonコードでこのようなものを見たことはありません。コンテキストのループ全体は次のとおりです。
奇妙な "where" 修飾子は NumPy からのもので、それが何をしているのかわかります。「ここ」がそのように使われているのを見たことがありません。誰かがこれが何をしているのか正確に説明できますか?
statistics - 時系列データセットでのリカレント ニューラル ネットワークを使用した予測
説明
10 個のシーケンスを持つデータセット (シーケンスは 1 日の株価記録に対応します) を考えると、それぞれが朝または午前 9:05 から始まる 5 分間隔で区切られた 50 の株価のサンプル記録を構成します。ただし、トレーニング セットでのみ使用可能な 1 つの余分な記録 (51 番目のサンプル) があります。これは、50 のサンプル記録で最後に記録されたサンプルよりも 5 分ではなく 2 時間後です。この 51 番目のサンプルは、最初の 50 個のサンプルも与えられているテスト セットに対して予測する必要があります。
pybrainこの問題には、シーケンスをグループ化する再帰型ニューラル ネットワークを使用していますy。各サンプルのラベル (または一般に target として知られている) はx_i、次のタイム ステップのサンプルです。これx_(i+1)は、時系列予測の典型的な定式化です。
例
質問
再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) がこれらの 10 個のシーケンスでトレーニングした後、別のシーケンスに直面した場合、 を使用してシーケンスの最後のサンプルの後のRNN株価を予測するにはどうすればよいでしょうか?2 hours
トレーニング シーケンスごとに「最後のサンプル在庫値より 2 時間後」もあることに注意してください。ただし、RNNサンプル間の時間間隔が同じであることを想定しているため、それをトレーニングに組み込む方法がわかりません。ありがとう！
python - pyBrain NFQ 学習器を数分間実行した後のメモリ エラー
O.
pyBrain からの強化学習を使用して、ゲームを解こうとしています。NFQ と ActionValueNetwork をコントローラーとして使用します。自作のタスクがあり、pyBrain からの実験セットアップを使用してトレーニングしています。私たちのエージェントは、エピソードごとにリセットされます。
エピソードを見る方法は、レベルでの1回の実行です。各エピソードでは、レベルが失敗または終了するまで、experiment.doInteractions() を呼び出します。その後、agent.learn() と agent.reset() を実行します。
最初は、このエラーは 1 つのエピソードを長時間実行したためにメモリ オーバーフローが発生したためだと考えていました。最初にエラーが発生したとき、最大 10.000 の移動が挿入されました。50 に下げたので、プログラムはより多くのエピソードを実行できますが、それでもエラーが発生します。
これにより、問題は移動の量ではなく、どこかに保存されている累積履歴であり、許容されるメモリ サイズを超えていると思われます。私たちは、agent.reset() がメモリからすべての履歴を消去すると信じていましたが、そうではありませんか? 履歴がどこかに保存されるのを止めることはできますか?
または、他の提案はありますか？
編集: これは例外トレースです。