python - 如何在 PyBrain 中进行有监督的深度信念训练？

Question

我无法让 DeepBeliefTrainer 在 PyBrain/Python 中处理我的数据。由于我找不到关于如何在 PyBrain 中使用深度学习的非监督示例，所以我希望有人可以提供示例来展示基本的使用概念。

我尝试使用以下方式进行初始化:

epochs = 100
layerDims = [768,100,100,1]

net = buildNetwork(*layerDims)
dataset = self.dataset
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet)
trainer.trainEpochs(epochs)

我尝试使用 SupervisedDataset 进行回归，但训练失败了。有没有人成功使用深度学习训练器进行监督机器学习？你是怎么做到的？

我得到的错误:

File "/Library/Python/2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/structure/networks/rbm.py", line 39, in __init__
self.con = self.net.connections[self.visible][0]
KeyError: None

Answer 1

这是因为您的初始网络:net = buildNetwork(*layerDims) 在你的深度信念网络中没有一个名为可见层的层，它是“可见的”。因此，为了在初始网络中找到它的映射，您可以执行以下操作:

net.addInputModule(LinearLayer(input_dim, 'visible'))
[...]
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet)