PyBrain - Travailler avec des réseaux

Un réseau est composé de modules et ils sont connectés à l'aide de connexions. Dans ce chapitre, nous allons apprendre à -

• Créer un réseau
• Analyser le réseau

Créer un réseau

Nous allons utiliser l'interpréteur python pour exécuter notre code. Pour créer un réseau dans pybrain, nous devons utiliserbuildNetwork api comme indiqué ci-dessous -

C:\pybrain\pybrain>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>>
>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
>>> network = buildNetwork(2, 3, 1)
>>>

Nous avons créé un réseau en utilisant buildNetwork () et les paramètres sont 2, 3, 1 ce qui signifie que le réseau est composé de 2 entrées, 3 cachées et une seule sortie.

Vous trouverez ci-dessous les détails du réseau, c'est-à-dire les modules et les connexions -

C:\pybrain\pybrain>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
>>> network = buildNetwork(2,3,1)
>>> print(network)
FeedForwardNetwork-8
   Modules:
   [<BiasUnit 'bias'>, <LinearLayer 'in'>, <SigmoidLayer 'hidden0'>,
<LinearLay er 'out'>]
   Connections:
   [<FullConnection 'FullConnection-4': 'hidden0' -> 'out'>, <FullConnection 'F
ullConnection-5': 'in' -> 'hidden0'>, <FullConnection 'FullConnection-6': 'bias'
-< 'out'>, <FullConnection 'FullConnection-7': 'bias' -> 'hidden0'>]
>>>

Les modules se composent de couches et la connexion est établie à partir d'objets FullConnection. Ainsi, chacun des modules et la connexion sont nommés comme indiqué ci-dessus.

Analyse du réseau

Vous pouvez accéder individuellement aux couches du module et à la connexion en vous référant à leurs noms comme suit

>>> network['bias']
<BiasUnit 'bias'>
>>> network['in']
<LinearLayer 'in'>