PyBrain - Ensembles de données de formation sur les réseaux

Jusqu'à présent, nous avons vu comment créer un réseau et un jeu de données. Pour travailler ensemble avec des ensembles de données et des réseaux, nous devons le faire avec l'aide de formateurs.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de travail pour voir comment ajouter un ensemble de données au réseau créé, puis formé et testé à l'aide de formateurs.

testnetwork.py

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.structure import TanhLayer
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer

# Create a network with two inputs, three hidden, and one output
nn = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True, hiddenclass=TanhLayer)

# Create a dataset that matches network input and output sizes:
norgate = SupervisedDataSet(2, 1)

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
nortrain.addSample((0, 0), (1,))
nortrain.addSample((0, 1), (0,))
nortrain.addSample((1, 0), (0,))
nortrain.addSample((1, 1), (0,))

#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, norgate)

# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
trainer.train()
trainer.testOnData(dataset=nortrain, verbose = True)

Pour tester le réseau et l'ensemble de données, nous avons besoin de BackpropTrainer. BackpropTrainer est un formateur qui entraîne les paramètres d'un module selon un jeu de données supervisé (potentiellement séquentiel) en rétropropropageant les erreurs (dans le temps).

Nous avons créé 2 ensembles de données de classe - SupervisedDataSet. Nous utilisons le modèle de données NOR qui est le suivant -

UNE	B	A NOR B
0	0	1
0	1	0
1	0	0
1	1	0

Le modèle de données ci-dessus est utilisé pour former le réseau.

norgate = SupervisedDataSet(2, 1)
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

Voici l'ensemble de données utilisé pour tester -

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

Le formateur est utilisé comme suit -

#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, norgate)

# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
   trainer.train()

Pour tester sur l'ensemble de données, nous pouvons utiliser le code ci-dessous -

trainer.testOnData(dataset=nortrain, verbose = True)

Production

python testnetwork.py

C:\pybrain\pybrain\src>python testnetwork.py
Testing on data:
('out: ', '[0.887 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.00637334
('out: ', '[0.149 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.01110338
('out: ', '[0.102 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00522736
('out: ', '[-0.163]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.01328650
('All errors:', [0.006373344564625953, 0.01110338071737218, 0.005227359234093431
, 0.01328649974219942])
('Average error:', 0.008997646064572746)
('Max error:', 0.01328649974219942, 'Median error:', 0.01110338071737218)

Si vous vérifiez la sortie, les données de test correspondent presque à l'ensemble de données que nous avons fourni et l'erreur est donc de 0,008.

Modifions maintenant les données de test et voyons une erreur moyenne. Nous avons changé la sortie comme indiqué ci-dessous -

Voici l'ensemble de données utilisé pour tester -

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (0,))
norgate.addSample((0, 1), (1,))
norgate.addSample((1, 0), (1,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

Testons-le maintenant.

Production

python testnework.py

C:\pybrain\pybrain\src>python testnetwork.py
Testing on data:
('out: ', '[0.988 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.48842978
('out: ', '[0.027 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.47382097
('out: ', '[0.021 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.47876379
('out: ', '[-0.04 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00079160
('All errors:', [0.4884297811030845, 0.47382096780393873, 0.47876378995939756, 0
.0007915982149002194])
('Average error:', 0.3604515342703303)
('Max error:', 0.4884297811030845, 'Median error:', 0.47876378995939756)

Nous obtenons l'erreur 0,36, ce qui montre que nos données de test ne correspondent pas complètement au réseau formé.