PyBrain - Einführung in PyBrain-Netzwerke

PyBrain ist eine Bibliothek, die für maschinelles Lernen mit Python entwickelt wurde. Es gibt einige wichtige Konzepte im maschinellen Lernen und eines davon ist Netzwerke. Ein Netzwerk besteht aus Modulen, die über Verbindungen verbunden sind.

Ein Layout eines einfachen neuronalen Netzwerks ist wie folgt:

Pybrain unterstützt neuronale Netze wie Feed-Forward-Netze, wiederkehrende Netze usw.

EIN feed-forward networkist ein neuronales Netzwerk, in dem sich die Informationen zwischen Knoten in Vorwärtsrichtung bewegen und niemals rückwärts wandern. Das Feed Forward-Netzwerk ist das erste und einfachste unter den im künstlichen neuronalen Netzwerk verfügbaren Netzwerken. Die Informationen werden von den Eingabeknoten neben den ausgeblendeten Knoten und später an den Ausgabeknoten übergeben.

Hier ist ein einfaches Feed-Forward-Netzwerklayout.

Die Kreise sollen Module sein und die Linien mit Pfeilen sind Verbindungen zu den Modulen.

Die Knoten A, B, C und D sind Eingangsknoten

H1, H2, H3, H4 sind versteckte Knoten und O ist die Ausgabe.

Im obigen Netzwerk haben wir 4 Eingangsknoten, 4 versteckte Schichten und 1 Ausgang. Die Anzahl der im Diagramm gezeigten Linien gibt die Gewichtsparameter im Modell an, die während des Trainings angepasst werden.

Recurrent Networkssind dem Feed Forward Network ähnlich, mit dem einzigen Unterschied, dass es sich bei jedem Schritt die Daten merken muss. Der Verlauf jedes Schritts muss gespeichert werden.

Hier ist ein einfaches Layout des wiederkehrenden Netzwerks -