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我试图在 pyBrain 上进行最简单的回归,但不知何故我失败了。
神经网络应该学习函数 Y=3*X
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.structure import FullConnection, FeedForwardNetwork, TanhLayer, LinearLayer, BiasUnit
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
n = FeedForwardNetwork()
n.addInputModule(LinearLayer(1, name = 'in'))
n.addInputModule(BiasUnit(name = 'bias'))
n.addModule(TanhLayer(1,name = 'tan'))
n.addOutputModule(LinearLayer(1, name = 'out'))
n.addConnection(FullConnection(n['bias'], n['tan']))
n.addConnection(FullConnection(n['in'], n['tan']))
n.addConnection(FullConnection(n['tan'], n['out']))
n.sortModules()
# initialize the backprop trainer and train
t = BackpropTrainer(n, learningrate = 0.1, momentum = 0.0, verbose = True)
#DATASET
DS = SupervisedDataSet( 1, 1 )
X = random.rand(100,1)*100
Y = X*3+random.rand(100,1)*5
for r in xrange(X.shape[0]):
DS.appendLinked((X[r]),(Y[r]))
t.trainOnDataset(DS, 200)
plt.plot(X,Y,'.b')
X=[[i] for i in arange(0,100,0.1)]
Y=map(n.activate,X)
plt.plot(X,Y,'-g')
它没有学到任何东西。我尝试删除隐藏层(因为在这个例子中我们甚至不需要它)并且网络开始预测 NaN。这是怎么回事?
编辑:这是解决我的问题的代码:
#DATASET
DS = SupervisedDataSet( 1, 1 )
X = random.rand(100,1)*100
Y = X*3+random.rand(100,1)*5
maxy = float(max(Y))
maxx = 100.0
for r in xrange(X.shape[0]):
DS.appendLinked((X[r]/maxx),(Y[r]/maxy))
t.trainOnDataset(DS, 200)
plt.plot(X,Y,'.b')
X=[[i] for i in arange(0,100,0.1)]
Y=map(lambda x: n.activate(array(x)/maxx)*maxy,X)
plt.plot(X,Y,'-g')
最佳答案
基本的 pybrain 神经元将输出 0 到 1 之间的值。将你的 Y 除以 300(最大可能值),你会得到更好的结果。
更一般地说,找到数据集的最大 Y,并以此缩放所有内容。
关于python - 简单回归示例 pyBrain,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27427801/
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