PyBrain'de denetimli derin inanç eğitimi nasıl yapılır?

Question

DeepBeliefTrainer ürününü PyBrain/Python'daki verilerim üzerinde çalışmaya zorlanıyor. PyBrain'deki derin öğrenmeyi nasıl kullanacakları konusunda denetlenemediğimden başka bir örnek bulamadığım için, birisinin temel bir kullanım konsepti gösterecek örnekler vermesini umuyorum.

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

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

Ben regresyon analizi için SupervisedDataset kullanmayı deneyin, ama eğitim sadece başarısız:

kullanıyorum başlatmak denedi. Denetlenen makine öğrenimi için derinlemesine eğitici kullanmayı herhangi bir kişi başardı mı? Ve sen nasıl yaptın?

Hata alıyorum:

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

Bu sizin ilk ağa çünkü var: net = buildNetwork(*layerDims) 'görünür' olduğunu derin inanç ağında görünür katman adını taşıyan bir katman yoktur.

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

: Yani, ilk ağda eşlenen bulmak için, aşağıdaki gibi bir şey yapabilirsiniz