PyBrain - 如何进行深度置信网络训练？
我在使用Pybrain训练DBN时遇到了一些困难。首先，我尝试了简单的方法：net = buildNetwork(*layerDims) 我遇到了这个问题：如何在PyBrain中进行监督式深度置信网络训练？ ，而建议的解决方案只导致另一个错误： File "/home/WORK/Cano...
使用PyBrain进行神经网络回归
我需要使用前馈网络解决一个回归问题，我一直在尝试使用PyBrain来完成。由于pybrain的参考文献中没有回归问题的示例，我试图将其分类示例适应为回归问题，但没有成功（分类示例可以在这里找到：http://pybrain.org/docs/tutorial/fnn.html）。以下是我的代码...
使用LSTM循环神经网络的Pybrain时间序列预测
我有一个问题，与使用pybrain进行时间序列回归有关。 我计划使用pybrain中的LSTM层来训练和预测时间序列。 我在下面的链接中发现了一个示例代码： 请求示例：递归神经网络用于预测序列中的下一个值 在上面的示例中，网络可以在被训练后预测序列。 但问题是，网络通过将所有连续数据一次...
如何使用PyBrain黑盒优化训练神经网络来处理有监督的数据集？
我已经尝试使用pybrain来生成自定义架构的神经网络，并通过反向传播算法对其进行监督式训练，但我对优化算法、任务、学习代理和环境的概念感到困惑。 例如：我该如何实现一个类似于(1)的神经网络来分类XOR数据集使用pybrain遗传算法(2)? (1) pybrain.tools.shor...
在PyBrain神经网络中创建自定义连接
我想在PyBrain中创建一个遵循以下布局的人工神经网络： 然而，我找不到实现这一点的正确方法。文档中唯一提供的选项是创建全连接层，而这并不符合我的要求：我希望我的一些输入节点连接到第二个隐藏层而不是第一个隐藏层。
有哪些实现半监督（受限）聚类的软件包？
我想对半监督（受限）聚类进行一些实验，特别是提供实例级别的成对约束（必须连接或不能连接约束）作为背景知识。我想知道是否有任何良好的开源软件包来实现半监督聚类？我尝试查看了PyBrain、mlpy、scikit和orange等工具，但没有发现任何受限制的聚类算法。尤其是我对受约束的K-Means...
循环神经网络用于预测序列中的下一个值的示例请求
谁能给我一个实际的例子，使用（pybrain）python中的递归神经网络，以预测序列的下一个值？（我已经阅读了pybrain文档，但没有清晰的例子。） 我也发现了这个问题。但我不明白它在更一般的情况下如何工作。因此，我想问这里是否有人能够提供一个清晰的例子来预测pybrain中序列的下一个值...
在PyBrain中的_convertToOneOfMany函数
我遵循PyBrain教程前馈神经网络分类并想要构建自己的分类器。 我不明白_convertToOneOfMany如何修改输出。 为什么初始操作alldata.addSample(input, [klass])会为每个类创建多个输出神经元？
将PyBrain预测的输出作为数组获取
我正在使用pybrain构建一个有6个输入维度和一个实值输出维度的网络。下面是我使用的代码： network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim) trainer = BackpropTrainer( network, train) tr...
使用PyBrain神经网络预测时间序列数据
问题 我正在尝试使用连续的历史数据（5年）来预测下一年的值。 数据结构 我的输入数据input_04_08长这样，其中第一列是一年中的天数（1到365），第二列是记录的输入值。 1,2 2,2 3,0 4,0 5,0 我的输出数据output_04_08看起来像这样，是一列数据，记...